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

Cercetătorii de la Școala de Inginerie Cockrell a Universității Texas din Austin au descoperit o nouă modalitate de a crește eficiența energetică a calculatoarelor inteligente. Acest lucru se întâmplă într-un moment în care există o nevoie crescândă de energie pentru a procesa cantități masive de date, o consecință a noilor tehnologii dezvoltate.

Infrastructura calculatoarelor

Chip-urile de siliciu sunt de obicei folosite pentru a construi infrastructura care alimentează calculatoarele, dar noul sistem dezvoltat se bazează pe componente magnetice în loc de siliciu. Chip-urile de siliciu încep să-și atingă limitele, din cauza unor lucruri precum inteligența artificială, mașinile autonome, și telefoanele 5G și 6G. Noile aplicații necesită viteze mai rapide, latență redusă și detectare a luminii, toate cerând o creștere a energiei. Din cauza acestui fapt, se caută alternative la siliciu.

Prin studiul fizicii componentelor magnetice, cercetătorii au descoperit noi informații despre modul în care costurile cu energia pot fi reduse. Ei au descoperit, de asemenea, modalități de a reduce cerințele algoritmilor de antrenare, care sunt rețele neuronale capabile să recunoască modele și imagini.

Jean Anne Incorvia este profesor asistent în Departamentul de Inginerie Electrică și Informatică al Școlii Cockrell.

“În prezent, metodele de antrenare a rețelelor neuronale sunt foarte consumatoare de energie”, a spus Jean Anne Incorvia. “Ceea ce poate face lucrarea noastră este să ajute la reducerea efortului de antrenare și a costurilor cu energia.”

Rezultatele cercetării au fost publicate în IOP Nanotechnology.

Inhibiția laterală

Incorvia a fost alăturat de primul autor și studentul în al doilea an, Can Cui. Împreună, ei au condus studiul și au descoperit că capacitatea neuronilor artificiali, sau a firelor magnetice nanometrice, de a concura între ei poate fi natural crescută prin spațierea lor în anumite moduri. În această situație, cei mai activați ajung să câștige, și efectul este numit “inhibiție laterală”.

Inhibiția laterală obișnuită crește costurile și necesită mai multă energie și spațiu, din cauza circuitelor suplimentare necesare în calculatoare.

Conform lui Incorvia, noua metodă este mult mai eficientă din punct de vedere energetic decât un algoritm standard de propagare inversă. Atunci când efectuează aceleași sarcini de învățare, se obține o reducere a energiei de 20 până la 30 de ori, realizată de metoda cercetătorilor.

Atunci când se uită la noile calculatoare, există o asemănare între ele și creierul uman. La fel cum creierul uman conține neuroni, calculatoarele conțin versiuni artificiale. Inhibiția laterală are loc atunci când neuronii mai lenti sunt preveniți să se activeze de către neuronii care se activează mai rapid. Acest lucru duce la o scădere a nevoii de energie pentru procesarea datelor.

Incorvia a indicat că există o schimbare fundamentală care are loc în cadrul calculatoarelor și în modul în care acestea funcționează. Una dintre noile tendințe se numește calcul neuromorfic, care poate fi văzut ca procesul de proiectare a calculatoarelor pentru a gândi ca creierul uman.

Noile dispozitive inteligente sunt proiectate pentru a analiza cantități masive de date în același timp, și nu doar pentru a procesa sarcini individuale. Acesta este unul dintre aspectele fundamentale ale inteligenței artificiale și ale învățării automatizate.

Principalul obiectiv al acestei cercetări a fost interacțiunile dintre doi neuroni magnetici și interacțiunile multiplelor neuroni. Echipa va aplica acum descoperirile lor la seturi mai mari de neuroni multipli.

Cercetarea a fost sprijinită de o bursă CAREER a Fundației Naționale pentru Știință și de Laboratoarele Naționale Sandia. Resursele au fost furnizate de Centrul Avansat de Calcul al Universității Texas.