Cercetătorii dezvoltă o nouă modalitate de a crește eficiența energetică a computerelor inteligente

Cercetătorii de la Cockrell School of Engineering de la Universitatea Texas din Austin au descoperit o nouă modalitate de a crește eficiența energetică a computerelor inteligente. Acest lucru vine într-o perioadă în care există o nevoie crescută de energie pentru a procesa cantități masive de date, ca rezultat al tehnologiei nou dezvoltate. 

Infrastructura calculatoarelor

Cipurile de siliciu sunt folosite în mod normal pentru a construi infrastructura care alimentează computerele, dar sistemul nou dezvoltat se bazează pe componente magnetice în loc de siliciu. Cipurile de siliciu încep să-și atingă limitele, din cauza unor lucruri precum inteligența artificială, mașinile cu conducere autonomă și telefoanele 5G și 6G. Noile aplicații necesită viteze mai mari, latență redusă și detectarea luminii, toate necesitând energie sporită. Din acest motiv, se caută alternative la silicon. 

Studiind fizica componentelor magnetice, cercetătorii au găsit noi informații despre cum pot fi reduse costurile cu energie. Ei au descoperit, de asemenea, modalități de a reduce cerințele algoritmilor de antrenament, care sunt rețele neuronale capabile să recunoască modele și imagini. 

Jean Anne Incorvia este profesor asistent la Departamentul de Inginerie Electrică și Calculatoare a Școlii Cockrell. 

„În acest moment, metodele de antrenament a rețelelor neuronale sunt foarte consumatoare de energie”, a spus Jean Anne Incorvia. „Ceea ce poate face munca noastră este să contribuie la reducerea efortului de formare și a costurilor cu energia.”

Rezultatele cercetării au fost publicate în Nanotehnologie IOP. 

Inhibarea laterală

Incorvia i s-a alăturat autorul întâi și studentul absolvent în anul II Can Cui. Împreună, au condus studiul și au descoperit că capacitatea neuronilor artificiali, sau nanofirelor magnetice, de a concura unii cu alții poate fi crescută în mod natural prin distanțarea lor în anumite moduri. În această situație, cei mai activați ajung să câștige, iar efectul se numește „inhibare laterală”. 

Inhibarea laterală crește în mod normal costurile și necesită mai multă energie și spațiu, datorită circuitelor suplimentare care sunt necesare în interiorul computerelor. 

Potrivit Incorvia, noua metodă este mult mai eficientă din punct de vedere energetic decât un algoritm standard de propagare inversă. La îndeplinirea acelorași sarcini de învățare, există o reducere de energie de 20 până la 30 de ori realizată prin metoda cercetătorilor. 

Când ne uităm la computere noi, există o asemănare între acestea și creierul uman. La fel ca și modul în care creierul uman conține neuroni, computerele conțin versiuni artificiale. Inhibarea laterală are loc atunci când neuronii mai lenți sunt împiedicați să declanșeze de către neuronii care activează cel mai rapid. Acest lucru duce la o nevoie redusă de consum de energie în procesarea datelor. 

Incorvia a indicat că există o schimbare fundamentală în interiorul computerelor și a modului în care acestea funcționează. Una dintre noile tendințe se numește calculul neuromorfic, care poate fi văzut ca procesul de proiectare a computerelor pentru a gândi ca creierul uman. 

Dispozitivele inteligente nou dezvoltate sunt proiectate să analizeze simultan cantități masive de date, mai degrabă decât să proceseze doar sarcini individuale. Acesta este unul dintre aspectele fundamentale ale inteligenței artificiale și ale învățării automate. 

Obiectivul principal al acestei cercetări a fost interacțiunile dintre doi neuroni magnetici și interacțiunile mai multor neuroni. Echipa își va aplica acum descoperirile la seturi mai mari de neuroni multipli. 

Cercetarea a fost susținută de Fundația Națională de Știință CARIERĂ Premiul și Laboratoarele Naționale Sandia. Resurse au fost furnizate de Centrul de calcul avansat din Texas al UT.