นักวิจัยแสดงให้เห็นถึงการประมวลผล “Nanomagnetic” ของ AI

ทีมนักวิจัยจาก Imperial College London ได้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการประมวลผล AI โดยใช้แม่เหล็กนาโนที่โต้ตอบกันเหมือนกับเซลล์ประสาทในสมอง

วิธีการใหม่นี้ของ “การประมวลผลแม่เหล็กนาโน” สามารถช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านพลังงานที่เกี่ยวข้องกับ AI ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากค่าใช้จ่ายด้านพลังงานของ AI เพิ่มขึ้นสองเท่าทุกๆ 3.5 เดือน

การวิจัยนี้ได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร Nanotechnology.

การประมวลผล AI-Like ด้วยแม่เหล็กนาโน

ในบทความวิจัย ทีมงานได้แสดงให้เห็นถึงหลักฐานแรกที่เครือข่ายแม่เหล็กนาโนสามารถประมวลผลได้เหมือนกับ AI นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่าแม่เหล็กนาโนสามารถใช้สำหรับงาน “การคาดการณ์เวลา” เช่น การคาดการณ์ระดับอินซูลินสำหรับผู้ป่วยโรคเบาหวาน

เครือข่ายประสาท经典เป็นไปตามวิธีการทำงานของสมองมนุษย์ โดยมีเซลล์ประสาทสื่อสารกันเพื่อประมวลผลข้อมูล อย่างไรก็ตาม มัน曾经ยากที่จะใช้แม่เหล็กโดยตรงในการประมวลผลนี้ เนื่องจากนักวิจัยไม่รู้ว่าจะใส่ข้อมูลหรือดึงข้อมูลออกมาได้อย่างไร

เพื่อจำลองการโต้ตอบของแม่เหล็ก นักวิจัยมักจะใช้ซอฟต์แวร์ที่ทำงานบนคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ซึ่งช่วยให้สามารถจำลองสมองได้ แต่ความก้าวหน้าล่าสุดนี้ทำให้ทีมงานสามารถใช้แม่เหล็กเองในการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูล ซึ่งทำให้ไม่ต้องการซอฟต์แวร์จำลองอีกต่อไป

แม่เหล็กนาโนไม่ใช่เหมือนกันทั้งหมด แต่มีสถานะต่างๆ ที่ขึ้นอยู่กับทิศทาง โดยการนำแม่เหล็กนาโนไปใช้ในเครือข่ายและใช้สนามแม่เหล็กผ่านเครือข่ายนั้น สถานะของแม่เหล็กสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตามคุณสมบัติของสนามแม่เหล็กและสถานะของแม่เหล็กที่อยู่รอบๆ

การออกแบบเทคนิคใหม่

ทีมงานสามารถใช้เทคนิคนี้และออกแบบวิธีการนับจำนวนแม่เหล็กในแต่ละสถานะหลังจากที่สนามแม่เหล็กผ่านไป

ดร. แจ็ค การ์ตไซด์ เป็นหนึ่งในผู้เขียนบทความวิจัย

“เราพยายามแก้ปัญหาเกี่ยวกับวิธีการใส่ข้อมูล คิดคำถาม และได้รับคำตอบจากคอมพิวเตอร์แม่เหล็กเป็นเวลานาน” ดร. การ์ตไซด์กล่าว “ตอนนี้เราพิสูจน์แล้วว่ามันสามารถทำได้ ซึ่งเปิดทางให้เราไม่ต้องใช้ซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ที่ทำการจำลองที่ใช้พลังงานมาก”

คิลลิอัน สเตนนิง เป็นหนึ่งในผู้เขียนบทความ

“วิธีการโต้ตอบของแม่เหล็กให้ข้อมูลที่เราต้องการแก่เรา กฎของฟิสิกส์เองกลายเป็นคอมพิวเตอร์” สเตนนิงกล่าว

ดร. วิลล์ บรันฟอร์ด เป็นผู้นำทีม

“เป็นเป้าหมายระยะยาวที่จะสร้างฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากอัลกอริทึมซอฟต์แวร์ของเชอร์ริงตันและเคิร์กแพทริก” ดร. บรันฟอร์ดกล่าว “ไม่สามารถทำได้ด้วยการหมุนของอะตอมในแม่เหล็กทั่วไป แต่ด้วยการขยายการหมุนไปเป็นแถวของแม่เหล็กนาโน เราสามารถควบคุมและอ่านข้อมูลได้”

การลดการ浪費พลังงาน

พลังงานที่ใช้สำหรับ AI ในคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมส่วนใหญ่จะถูก浪費ไปเนื่องจากการขนส่งอิเล็กตรอนที่ไม่มีประสิทธิภาพระหว่างการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูล ในทางกลับกัน แม่เหล็กนาโนไม่ต้องการการขนส่งอนุภาคเช่นอิเล็กตรอน มันประมวลผลและถ่ายโอนข้อมูลด้วยคลื่นแม่เหล็ก โดยที่แม่เหล็กแต่ละอันส่งผลกระทบต่อสถานะของแม่เหล็กอื่นๆ ที่อยู่รอบๆ

กระบวนการนี้ส่งผลให้การ浪費พลังงานลดลง การประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลทำร่วมกันแทนที่จะทำแยกกัน เช่น ในกรณีของคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ด้วยความก้าวหน้าเหล่านี้ การประมวลผลแม่เหล็กนาโนอาจมีประสิทธิภาพมากกว่าการประมวลผลแบบดั้งเดิมถึง 100,000 เท่า