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In che modo i nuovi chip MIT possono aiutare con le reti neurali?
UN:Un nuovo lavoro scientifico sulle reti neurali può ridurre i loro requisiti di potenza e risorse al punto che gli ingegneri potrebbero mettere le loro potenti capacità in dispositivi molto più diversi.
Ciò può avere un impatto enorme su tutto ciò che esiste nella nostra vita, dal modo in cui prepariamo il cibo al modo in cui andiamo dal medico o al modo in cui ci muoviamo usando le nostre auto o i mezzi pubblici.
Pensa a come gli smartphone hanno cambiato la nostra vita, quindi pensa a tecnologie di apprendimento automatico e intelligenza artificiale integrate in questi piccoli dispositivi portatili.
Parte di questo lavoro pionieristico è in mostra al MIT, dove alcuni studenti di ingegneria elettrica e informatica stanno studiando come migliorare la progettazione e la costruzione di sistemi AI / ML.
In particolare, gli sforzi di Abhishek Biswas, uno studente laureato del MIT e di vari colleghi stanno ricevendo molta attenzione nella stampa tecnologica.
Techcrunch parla di come l'evoluzione della scienza delle reti neurali potrebbe promuovere il "computing ai limiti" e mettere tecnologie più potenti nei dispositivi portatili a batteria.
Forbes afferma che la svolta di Biswas potrebbe "mettere intelligenza artificiale nel tuo frullatore".
In generale, i progressi degli scienziati del MIT stanno facendo ondulazioni in parte perché è evidente come questi risultati possono influenzare le nostre tecnologie di consumo, nonché quelle utilizzate per scopi governativi o aziendali.
In sostanza, il tipo di evoluzione del processore descritto da Biswas ha a che fare con il posizionamento di funzioni in un ambiente di chip. In un articolo di Science Daily, lo scrittore spiega come la maggior parte dei processori tradizionali abbia memoria che viene archiviata al di fuori dell'area di elaborazione e che i dati vengono spostati avanti e indietro. Tuttavia, questa necessità per lo spostamento dei dati della memoria memorizzata richiede molta energia.
Biswas parla del "punto prodotto" o operazione principale che aiuta le reti neurali a funzionare. Questi scienziati stanno anche prendendo in considerazione l'uso di pesi binari per semplificare i sistemi - e questa idea è stata davvero una parte fondamentale dell'informatica sin da prima dell'invenzione dei primi personal computer.
Promuovendo questo tipo di modifiche hardware, gli scienziati stanno fornendo una maggiore versatilità per gli strumenti di machine learning e intelligenza artificiale che stanno cambiando il modo in cui utilizziamo le tecnologie. Passando dalla programmazione lineare puramente deterministica a un sistema in cui i computer imitano l'attività del cervello umano, stiamo per intraprendere una nuova avventura con tecnologie molto più potenti a portata di mano.
