x
»
Быть в курсе событий mHealth
Главное меню
Быть в курсе событий mHealth Подписаться
x
Быть в курсе событий mHealth Подписаться
Новый чип для искусственного интеллекта на смартфоне

Новый чип для искусственного интеллекта на смартфоне

Специалисты Массачусетского технологического института (США) представили новый чип, на кристалле которого создана нейронная сеть, потребляющая на 95% меньше энергии и в семь раз быстрее обрабатывающая данные, чем существующие системы. Такие характеристики делают его идеальным выбором для питающихся от батареи гаджетов, таких как мобильный телефон или планшет, позволяя воспользоваться преимуществами более сложных нейронных сетевых систем.

Нейронные сети представляют собой системы соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров. Обычно такие сети используются для обучения, как выполнять определенные задачи, путем анализа массивных наборов данных и применения полученного знания для новых задач. В сущности, это программное или аппаратное воплощение математической модели, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Сегодня такая технология используется для ставших уже типичными задач, таких как распознавание речи, обработки медицинских изображений, а также для решения более продвинутых проблем, например, воспроизведения того, что мозг действительно видит или создания картин.

Проблема в том, что нейронные сети очень большие и вычисления в них требуют много энергии, поэтому чипы в смартфоне не годятся для таких целей. А вот новая разработка МТИ не только существенно меньше потребляет энергии, но и работает в 3 - 7 раз быстрее. Исследователи смогли упростить алгоритмы машинного обучения в нейронных сетях, сведя их в одну точку, получившую название точечный продукт. Он представляет собой все движения вперед и назад по различным узлам в нейронной сети и отсутствует необходимость передавать данные туда и обратно в память, как в более ранних разработках. Новый чип может вычислять точечные продукты для нескольких узлов (16 узлов в прототипе) за один шаг вместо перемещения исходных результатов каждого вычисления между процессором и памятью.

Просмотров: 569
×
Вход на сайт
Войти на сайт, используя аккаунт в социальных сетях
×
Учетная запись
×
Подписка на рассылку
×
Обратная связь