ืืื ื ืืืืืืชืืช
ืคืจืืืงื ืืืื ืืื ืืฉื, ืืื ืื ืขืืืืื ืืื ืืงืืืื ืืื ืืืืืื ื ืืืจืืืืจืคืืช
קבוצת חוקרים ב-Human Brain Project (HBP) עובדים עם Intel לקידום טכנולוגיה נוירומורפית ולהביא את ה- AI קרוב יותר ליעילות האנרגיה של המוח האנושי. טכנולוגיה נוירומורפית היא יותר יעילה מבחינה אנרגטית עבור רשתות למידה עמוקה גדולות בהשוואה למערכות AI אחרות.
חוקרים ב- HBP ו-Intel ביצעו סדרת ניסויים המדגימים את היעילות הזו. הניסויים כללו שבב חדש של Intel המסתמך על נוירונים דומים לאלו שבמוח האנושי. זו הייתה הפעם הראשונה שתוצאים כאלה הודגמו.
המחקר פורסם ב Nature Machine Intelligence.
שבבי Loihi של Intel
הקבוצה התמקדה באלגוריתמים העובדים עם תהליכים זמניים, והמערכת הייתה צריכה לענות על שאלות על סיפור שסופר קודם לכן בעודה מבינה את היחסים בין אובייקטים או אנשים מההקשר. החומרה כללה 32 שבבי Loihi, הם שבבי המחקר הנוירוניים של Intel.
Phillip Plank הוא סטודנט לדוקטורט ב- TU Graz’s Institute of Theoretical Computer Science ועובד ב-Intel.
“המערכת שלנו היא יותר כלכלית פי 2-3 מאשר מודלי AI אחרים,” אומר Plank.
Plank סבור שכאשר דור ה-Loihi החדש מוצג, הוא יהיה בעל עלייה ביעילות וישפר את התקשורת בין שבבים, שהיא אינטנסיבית באנרגיה. מדידות הראו שהצריכה הייתה 1000 פעמים יותר יעילה מכיוון שלא היו פוטנציאלים פעילים שהיה צורך לשלוח הלוך ושוב בין השבבים.
הקבוצה שיחזרה שיטה משוערת של המוח האנושי.
Wolfgang Maass הוא המנחה של Phillip Plank ופרופסור אמריטוס ב- Institute of Theoretical Computer Science.
“מחקרים ניסויים הראו שהמוח האנושי יכול לאחסן מידע לתקופה קצרה אפילו בלי פעילות עצבית, בעיקר ב-‘משתנים פנימיים’ של נוירונים,” אומר Maass. “סימולציות מראות שמנגנון עייפות של תת-קבוצה של נוירונים הוא חיוני לזיכרון קצר-טווח.”
קישור רשתות למידה עמוקה
כדי להשיג זאת, החוקרים מקשרים שני סוגים של רשתות למידה עמוקה. רשתות נוירונים משוביות אחראיות על “זיכרון קצר-טווח”, ומודולים רקורנטים מסננים מידע רלוונטי אפשרי מאותות הקלט ואוגרים אותו. רשת קדמית מקבעת קובעת אילו מהיחסים שנמצאו חשובים לפתרון המשימה הנוכחית. יחסים שאינם משמעותיים מסוננים, והנוירונים מתפוצצים רק במודולים שבהם נמצא מידע רלוונטי. תהליך זה הוא שמוביל לחיסכון אנרגטי דרמטי.
Steve Furber הוא מנהיג חטיבת המחשוב הנוירומורפי של HBP ופרופסור להנדסת מחשבים באוניברסיטת מנצ’סטר.
“התקדמות זו מביאה את ההבטחה של AI מבוסס אירועים יעיל באנרגיה על פלטפורמות נוירומורפיות צעד חשוב קרוב להגשמה. המנגנון החדש מתאים היטב למערכות מחשוב נוירומורפיות כגון Intel Loihi ו- SpiNNaker שיכולות לתמוך במודלים של נוירונים רב-תאים,” אמר Furber.
