Rewolucyjny wynalazek. AI będzie funkcjonować jak ludzki mózg
Naukowcy opracowali chipy inspirowane ludzkim mózgiem. Te innowacyjne rozwiązania są w stanie znacząco obniżyć ilość energii, którą wykorzystują systemy sztucznej inteligencji.
Naukowcy przedstawili nowatorską technologię chipów, które wzorowane są na ludzkim mózgu. Odkrycie może zrewolucjonizować sposób działania sztucznej inteligencji. Chipy są dwukrotnie bardziej energooszczędne niż obecne rozwiązania, a ich dokładność dorównuje tradycyjnym układom cyfrowym.
Przełom w zasilaniu AI
Na łamach "Nature" opublikowane został szczegółowy plan rozwoju technologii neuromorficznej. Projekt wzorujący na anatomii mózgu może znacznie zmniejszyć ślad węglowy AI. Gert Cauwenberghs z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego podkreśla, że neuromorficzne przetwarzanie jest kluczowe w obliczu rosnącego zapotrzebowania na energię przez systemy AI.
Dalsza część artykułu pod materiałem wideo
Obecnie mamy ogromną szansę na stworzenie nowych architektur, które mogą być wdrożone w aplikacjach komercyjnych
Inteligentne domy, telefony i sztuczna inteligencja
Potencjalne zastosowania tej technologii może okazać się szerokie. Naukowcy mają nadzieję na zastosowanie odkrycia w inteligentnych miastach czy urządzenia mobilne. Już 2022 r. zespół Cauwenberghsa stworzył chip, który obsługuje różnorodne aplikacje AI przy znacznie mniejszym zużyciu energii. Powszechne zastosowanie technologii będzie miało miejsce wtedy, gdy naukowcy opracują technologię, która sprawnie naśladuje mózg w selektywnym usuwaniu połączeń nerwowych.
Naukowcy widzą ogromny potencjał w neuromorficznym przetwarzaniu danych. Sukces tej technologii wymaga współpracy między nauką a przemysłem oraz opracowania przystępnych narzędzi. W zeszłym roku Cauwenberghs i Kudithipudi zdobyli dofinansowanie w wysokości 4 milionów dolarów od National Science Foundation. Te środki umożliwiły uruchomienie THOR: The Neuromorphic Commons, przełomowej platformy badawczej, która oferuje swobodny dostęp do nowoczesnego sprzętu i narzędzi służących do obliczeń neuromorficznych. Dzięki temu wspierane są innowacyjne działania oparte na współpracy w tej dynamicznie rozwijającej się branży.
