Підписуйтеся на наш телеграм канал!

Науковці створили штучний інтелект, що з високою точністю імітує роботу людського мозку

6:57 pm, 8 Листопада, 2024

Американський науковець та доцент Університету Делавера Бенджамін Юнгфляйш зацікавлений у вивченні здібностей людського мозку до обробки та збереження інформації. Його метою є створення подібної системи для комп’ютерів, але без використання електроніки — замість цього він планує застосовувати наномагніти.

За словами вченого такі дослідження можуть сприяти розвитку енергоефективних систем штучного інтелекту (ШІ).

Як відомо, популярність ШІ, яка зросла після появи ChatGPT, викликала занепокоєння щодо високого енергоспоживання під час навчання та роботи цих систем.

Зі зростанням використання штучного інтелекту зростає і потреба у центрах обробки даних, що призведе до збільшення енергоспоживання, якщо не буде знайдено енергоефективних рішень, це може негативно вплинути на стан планети.

Юнгфляйш зосередив свої дослідження на магнонній спінтроніці, яка, на його думку, є ключем до створення енергоефективних ШІ.

Повідомляється, що нейрони є основою для обробки інформації у мозку, так і магнони — це квантові збудження, що утворюють спінові хвилі у магнітних системах, а зв’язки між магнонами працюють аналогічно синапсам між нейронами, передаючи сигнали по спеціальних шляхах.

Юнгфляйш експериментує з масивами наномагнітів, які можуть використовуватись як нейронна мережа для обробки та передачі даних.

«Ці наномагніти — по суті мініатюрні магніти з північним і південним полюсами, схожі на ті, що є на вашому холодильнику. Якщо їх зробити дуже малими, на нанорівні, можна створити решітки за допомогою сучасних технологій літографії», -сказкав вчений.

За словами науковця, взаємодіючі наномагніти мають значні переваги, адже на відміну від традиційних комп’ютерів, де пам’ять і процесор є окремими одиницями, наномагніти можуть виконувати обидві функції одночасно, що підвищує ефективність.

Це відкриває можливості для створення енергоефективних систем, здатних виконувати складні завдання, як, наприклад, підтримка чат-ботів або генерація зображень.

Система, що використовує магнітні збудження, не залежить від електронів, і наномагніти можуть зберігати історію своїх станів і піддаватись тренуванню, однак на сьогодні тренування таких систем триває кілька годин, але дослідники очікують скорочення цього часу до кількох хвилин у майбутньому.

Нещодавно команда науковців опублікувала дослідження, в якому описала тривимірну структуру з наномагнітів, що легко виготовляється та зчитується за допомогою сучасних технологій.

«Ви отримуєте більше станів у системі та менші розміри. Зберігати інформацію стає легше, адже більше простору доступно. Це дозволяє дослідникам переналаштовувати пам’ять і змінювати синаптичну поведінку, створюючи більш гнучкий комп’ютер під конкретні потреби», — пояснив Юнгфляйш.

Нагадаємо, що виробники супутників стикаються з викликами безпеки при впровадженні штучного інтелекту. Головні проблеми — захист даних та їх правдивість під час розробки космічних апаратів

Раніше повідомлялось, що згідно з останнім звітом Gartner, генеративний штучний інтелект (GenAI) радикально змінить підхід до розробки програмного забезпечення. До 2027 року близько 80% інженерів-програмістів зіткнуться з необхідністю підвищення кваліфікації, оскільки організації все більше покладатимуться на штучний інтелект для автоматизації та оптимізації робочих процесів у розробці.

BTC

$96,566.51

-1.99%

ETH

$3,670.97

0.71%

BNB

$654.09

-0.94%

XRP

$1.84

5.33%

SOL

$239.69

-2.93%

Всі курси
Підписуйтеся на наш
телеграм канал!
Свіжі новини та огляди
ринків криптовалют останньої
доби прямо у вашому мессенджері. Чекаємо на вас!
ПЕРЕЙТИ
Показати більше