O inovaţie ar putea reduce considerabil necesarul de energie al inteligenţei artificiale

Oamenii de ştiinţă care folosesc algoritmii de inteligenţă artificială (AI) explică faptul că aceştia se confruntă cu o serie de limite, una dintre acestea dovedindu-se necesarul de energie. Analizarea unor mari cantităţi de date şi efectuarea diferitelor sarcini solicită o cantitate mare de energie, iar asta împiedică folosirea AI pe scară largă. Un studiu recent prezintă o idee care presupune integrarea unor caracteristici comune atât în software-ul, dar şi hardware-ul folosit de AI şi care ar putea să ducă la un consum mult mai mic de energie, notează Techxplore.

„Software-ul îşi asumă majoritatea provocărilor din AI. Dacă putem încorpora informaţii în componentele circuitului în plus faţă de ceea ce se întâmplă în software, putem face lucruri care pur şi simplu nu pot fi realizate astăzi”, explică dr. Shriram Ramanathan, profesor de Ingineria Materialelor al Universităţii Purdue, Statele Unite ale Americii.

• Când vor deveni tehnologiile cuantice parte din viața de zi cu zi?
• De ce o pagină de pe Wikipedia a fost blocată pentru editare

Hardware-ul dezvoltat de echipa lui Ramanathan este format din materiale cuantice, aceste materiale sunt cunoscute pentru proprietăţi care nu pot fi explicate de fizica clasică. Laboratorul lui Ramanathan a lucrat pentru a înţelege mai bine aceste materiale şi modul în care acestea ar putea fi utilizate pentru a rezolva problemele din electronică, iar software-ul la care aceştia lucrează organizează informaţiile pe care un AI le primeşte într-un mod asemănător cu cel al creierului uman.

„Oamenii memorează lucrurile dintr-o structură de categorii. Memorăm > din categoria > şi > din categoria >, de exemplu”, a spus Hai-Tian Zhang, imitarea acestei caracteristici în cazul hardware-ului are un potenţial interesant pentru viitorul computerelor”, mai adaugă acesta.

Echipa de cercetători a folosit un material cuantic numit oxid de nichel-neodim şi au descoperit că aplicarea unui impuls electric pe material are efecte asupra protonilor. Fiecare poziţie nouă a protonilor creează o stare de rezistenţă diferită, ceea ce creează un sit de stocare a informaţiilor numit stare de memorie. Pulsuri electrice multiple creează o ramură formată din stări de memorie. „Putem construi multe mii de stări de memorie în material, profitând de efectele mecanice cuantice. Materialul rămâne acelaşi. Pur şi simplu ne jucăm cu protonii”.

Studiul în Nature Communications.

Citeşte şi:

Papa Francisc atrage atenţia asupra pericolelor pe care inteligenţa artificială le ridică