K:
Hogyan segíthetnek az új MIT chipek az idegi hálózatokban?
A:Az ideghálózatokkal kapcsolatos új tudományos munka csökkentheti energia- és erőforrásigényét arra a pontra, hogy a mérnökök nagy teljesítményű képességeiket sokkal változatosabb eszközkészletekbe tegyék.
Ez óriási hatással lehet az életünk mindenre, attól kezdve, hogy ételt készítünk, az orvoshoz megyünk, vagy az autóinkkal vagy tömegközlekedéssel hogyan járunk körül.
Gondoljon arra, hogy az okostelefonok megváltoztatta az életünket - gondoljon arra, hogy a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia technológiái beépülnek-e ezekbe a kicsi, hordozható eszközökbe.
Ezen úttörő munka egy része a MIT-en látható, ahol néhány villamosmérnöki és számítástechnikai hallgató arra törekszik, hogy miként lehetne fejleszteni az AI / ML rendszereket.
Konkrétan, Abhishek Biswas, egy MIT végzős hallgató és különféle kollégák erőfeszítései kapnak nagy figyelmet a technológiai sajtóban.
A Techcrunch arról beszél, hogy az ideghálózati tudomány fejlődése miként elősegítheti az „számítástechnika szélén” és hatalmasabb technológiákat helyezhet be a hordozható akkumulátorvezérelt eszközökbe.
A Forbes szerint Biswas áttörése „a mesterséges intelligenciát a turmixgépbe teheti”.
Általánosságban elmondható, hogy a MIT tudósai haladása részben azért van, mert nyilvánvaló, hogy ezek az eredmények hogyan befolyásolhatják fogyasztói technológiáinkat, valamint a kormányzati vagy üzleti célokra használt technológiáinkat.
Alapvetõen a processzor evolúciójának a típusa, amelyet a Biswas ismertet, a chipek környezetében lévõ funkciók együtthelyezésével kapcsolatos. A Science Daily cikkben az író elmagyarázza, hogy a legtöbb hagyományos processzor rendelkezik-e memóriával, amelyet a feldolgozási területen kívül tárolnak, és az adatokat oda-vissza továbbítják. A tárolt memória adatok mozgásának ezen igénye azonban sok energiát igényel.
Biswas a „ponttermékről” vagy az alapműveletről beszél, amely segít az ideghálózatok működésében. Ezek a tudósok fontolóra veszik a bináris súlyok használatát a rendszerek egyszerűsítése érdekében - és ez az ötlet az első személyi számítógépek feltalálása óta valóban alapvető része a számítástechnikának.
Az ilyen típusú hardverváltások előmozdításával a tudósok nagyobb rugalmasságot biztosítanak a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia eszközök számára, amelyek megváltoztatják a technológiák használatát. A tisztán determinisztikus lineáris programozástól a rendszer felé haladva, ahol a számítógépek utánozzák az emberi agyi tevékenységeket, új kalandot indítunk, amelynek kéznél sokkal erősebb technológiák vannak.
