Исследователи демонстрируют компьютеры AI “Наномагнитные”

Команда исследователей в Imperial College London продемонстрировала, как возможно выполнить искусственный интеллект (AI) с помощью крошечных наномагнитов, которые взаимодействуют как нейроны мозга.

Этот новый метод “наномагнитного” вычисления может снизить энергетические затраты, связанные с AI. Это крайне важно, учитывая, что энергетические затраты на AI удваиваются во всем мире каждые 3,5 месяца.

Исследование было опубликовано в журнале Нанотехнология.

Достижение обработки AI с помощью наномагнитов

В исследовательской статье команда продемонстрировала первое доказательство того, что сети наномагнитов могут достичь обработки, подобной AI. Они также показали, как эти наномагниты можно использовать для задач “предсказания временных рядов”, которые включают такие вещи, как предсказание уровня инсулина у диабетических пациентов.

Классические нейронные сети основаны на том, как работает человеческий мозг, с нейронами, которые общаются друг с другом для обработки информации. Однако было трудно использовать магниты напрямую в этом процессе, поскольку исследователи не знали, как ввести данные или извлечь информацию.

Чтобы смоделировать взаимодействие магнитов, эксперты обычно полагаются на программное обеспечение, работающее на традиционных компьютерах на основе кремния, которое помогает смоделировать мозг. Настоящее достижение заключалось в том, что команда использовала сами магниты для обработки и хранения данных, что исключает необходимость в программном обеспечении для моделирования.

Наномагниты не все одинаковы. Вместо этого они существуют в различных “состояниях”, которые зависят от их направления. Применяя магнитное поле к сети наномагнитов, состояние магнитов может измениться в зависимости от свойств входного поля и состояний окружающих магнитов.

Разработка нового метода

Команда смогла разработать метод для подсчета количества магнитов в каждом состоянии после прохождения поля.

Доктор Джек Гартсайд является соавтором исследования.

“Мы пытались решить проблему того, как ввести данные, задать вопрос и получить ответ из магнитных вычислений в течение долгого времени”, – сказал доктор Гартсайд. “Теперь мы доказали, что это можно сделать, и это открывает путь для исключения программного обеспечения, которое выполняет энергоемкое моделирование.”

Киллиан Стеннинг является соавтором статьи.

“Как магниты взаимодействуют, дает нам всю необходимую информацию; сами законы физики становятся компьютером”, – сказал Стеннинг.

Доктор Уилл Бранфорд является лидером команды.

“Это была долгосрочная цель – реализовать компьютерное оборудование, вдохновленное программными алгоритмами Шеррингтона и Киркпатрика”, – сказал доктор Бранфорд. “Это было невозможно с помощью спинов на атомах в обычных магнитах, но, масштабируя спины в наноразмерные массивы, мы смогли достичь необходимого контроля и считывания.”

Снижение энергетических потерь

Большая часть энергии, используемой для AI в традиционных компьютерах на основе кремния, тратится впустую из-за неэффективного транспорта электронов во время обработки и хранения памяти. С другой стороны, наномагниты не требуют физического транспорта частиц, таких как электроны. Они обрабатывают и передают информацию с помощью “магнонной” волны, при которой каждый магнит влияет на состояние окружающих магнитов.

Этот процесс приводит к меньшим энергетическим потерям. Обработка и хранение информации выполняются вместе, а не отдельно, как в случае с традиционными компьютерами. С учетом всех этих достижений наномагнитные вычисления могут быть в 100 000 раз более эффективными, чем традиционные вычисления.