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MIT Pequeno de Novo Cérebro Chip Está Apontando para AI no Seu Bolso

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O cérebro humano opera em cerca de 20 watts de potência (um terço de uma de 60 watts da lâmpada de luz) em um espaço do tamanho de, bem, de uma cabeça humana. A maior máquina de algoritmos de aprendizagem usar mais perto de uma usina nuclear pena de eletricidade e racks de fichas para aprender.

Não à difamação de aprendizagem de máquina, mas a natureza pode ter uma sugestão ou duas, para melhorar a situação. Felizmente, há um ramo de chip de computador de design atendendo a chamada. Imitando o cérebro, super-eficiente neuromorphic fichas destinam-se a levar AI para fora da nuvem e colocá-lo no bolso.

O mais recente chip é menor do que um pedaço de confete e tem dezenas de milhares de sinapses artificiais feitas de memristors—chip componentes que podem imitar suas contrapartes naturais no cérebro.

Em um artigo recente na Natureza Nanotecnologiauma equipe de cientistas do MIT dizem que o seu minúsculo novo neuromorphic chip foi usado para armazenar, recuperar e manipular imagens de Capitão América Escudo e do MIT Killian Tribunal. Considerando que as imagens armazenadas com os métodos existentes tendiam a perder a fidelidade ao longo do tempo, o novo chip imagens permaneceram cristalina.

“Até agora, a sinapse artificial redes de existir como de software. Nós estamos tentando construir real de uma rede neural de hardware para portáteis, sistemas de inteligência artificial,” Jeehwan Kim, professor associado de engenharia mecânica no MIT, disse em um comunicado de imprensa. “Imagine ligar um neuromorphic dispositivo para uma câmera no seu carro, e ter que reconhecer luzes e objetos e tomar uma decisão imediatamente, sem ter que se conectar à internet. Esperamos que para o uso eficiente de energia memristors para fazer as tarefas on-site, em tempo real.”

Um Cérebro no Seu Bolso

Considerando que os computadores em nossos telefones e laptops separar os componentes digitais para processamento e memória—e, portanto, precisa de transporte de informação entre os dois—o MIT chip utiliza componentes analógicos chamado memristors que processar e armazenar informações em um mesmo lugar. Isso é semelhante à maneira como o cérebro trabalha e faz memristors muito mais eficiente. A data, no entanto, que tenho lutado com a confiabilidade e a escalabilidade.

Para superar estes desafios, a equipe do MIT desenvolveu um novo tipo de base de silício, liga memristor. Íons fluindo em memristors feita a partir de materiais sem liga tendem a se dispersar como os componentes são menores, ou seja, o sinal perde a fidelidade e a resultante cálculos são menos confiáveis. A equipe encontrou uma liga de prata e cobre, ajudou a estabilizar o fluxo de íons de prata entre os eletrodos, permitindo-lhes para dimensionar o número de memristors sobre o chip sem sacrificar a funcionalidade.

Enquanto MIT novo chip é promissor, provavelmente há um caminho a percorrer antes de memristor-com base neuromorphic fichas ir mainstream. Entre agora e, em seguida, os engenheiros, como Kim tem seu trabalho cortado para eles ainda mais a escala e demonstrar seus projetos. Mas se for bem-sucedido, eles poderiam fazer para mais inteligente smartphones e outros dispositivos de dimensões ainda menores.

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“Nós gostaríamos de desenvolver esta tecnologia ainda mais para ter maior escala matrizes para fazer o reconhecimento da imagem de tarefas,” disse Kim. “E algum dia, você pode ser capaz de transportar cerca de cérebros artificiais para fazer esses tipos de tarefas, sem ligar para supercomputadores, a internet, ou como a nuvem.”

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Chips especiais para AI

O MIT trabalho é parte de uma tendência mais ampla em computação e aprendizado de máquina. Como o progresso clássica batata frita tem sinalizado nos últimos anos, tem havido um crescente foco em software mais eficientes e especializados fichas para continuar a apertar o ritmo.

Neuromorphic batata frita, por exemplo, não são novos. A IBM e a Intel estão a desenvolver os seus próprios projetos. Até agora, as fichas foram baseadas em grupos de padrão de componentes de computação, tais como transistores (em oposição a memristors), organizados para imitar os neurónios no cérebro. Esses chips são, no entanto, ainda na fase de investigação.

Unidades de processamento gráfico (GPUs)—fichas originalmente desenvolvido para gráficos-trabalho pesado como jogos de vídeo—são o melhor exemplo prático de hardware especializado para AI e foram muito utilizados na geração de aprendizado de máquina no início. Nos anos que se seguiram, Google, NVIDIA, e outros têm desenvolvido ainda mais chips especializados, que atendem mais especificamente para aprendizado de máquina.

Os ganhos de tais especializada fichas já estão sendo sentidos.

Em uma recente análise do custo de aprendizado de máquina, pesquisa e investimento empresa ARCA Investir disse custo diminui muito ultrapassou a Lei de Moore. Em um exemplo específico, eles encontraram o custo para treinar um algoritmo de reconhecimento de imagem (ResNet-50) foi de cerca de us $1.000 em 2017 para cerca de us $10 em 2019. A queda no custo para funcionar realmente como um algoritmo foi ainda mais dramática. Ele levou us $10.000 para classificar um bilhão de imagens em 2017 e apenas us $0,03 em 2019.

Alguns desses declínios podem ser rastreados para um software melhor, mas de acordo com a ARCA, especializada chips têm um desempenho melhorado, quase 16 vezes nos últimos três anos.

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Como neuromorphic chips—e outros projetos sob medida—avançar ainda mais nos próximos anos, essas tendências de custo e de desempenho pode continuar. Eventualmente, se tudo correr para o plano, todos possamos realizar um pocket cérebro, que pode fazer o trabalho de hoje é melhor AI.

Crédito da imagem: Peng Lin

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