MIT Araştırmacıları, Analog Derin Öğrenmenin Daha Düşük Enerji Tüketimi ile Daha Süratli Suni Zeka Hesaplaması Sağladığını Söylemiş oldu

Araştırmacılar makine öğreniminin sınırlarını zorlarken, her zamankinden daha karmaşık sinir ağı modellerini eğitmek için ihtiyaç duyulan süre, çaba ve para artıyor. Suni zekanın yeni bir dalı olan analog derin öğrenme, daha azca enerji tüketimi ile daha süratli hesaplama vaat ediyor.Araştırmanın bulguları ‘Science’ dergisinde gösterildi. Programlanabilir dirençler, analog derin öğrenmenin temel yapı taşlarıdır, tıpkı transistörlerin dijital işlemcilerin temel öğeleri olması şeklinde. Araştırmacılar, programlanabilir direnç dizilerini karmaşık katmanlarda tekrarlayarak, tıpkı dijital bir sinir ağı şeklinde hesaplamaları yürüten bir analog suni “nöronlar” ve “sinapslar” ağı oluşturabilirler. Bu ağ hemen sonra görüntü tanıma ve organik dil işleme. MIT araştırmacılarından oluşan fazlaca disiplinli bir ekip, daha ilkin geliştirdikleri bir tür insan yapımı analog sinapsın hız sınırlarını zorlamak için yola çıktı. İmalat sürecinde, cihazlarının önceki versiyonlardan 1 milyon kat daha süratli çalışmasını elde eden ergonomik bir inorganik araç-gereç kullandılar ve bu da insan beynindeki sinapslardan ortalama 1 milyon kat daha süratli. verimli enerji. Cihazlarının önceki versiyonunda kullanılan malzemelerin aksine, yeni araç-gereç silikon üretim teknikleriyle uyumludur. Bu değişim, nanometre ölçeğinde cihazların üretilmesini mümkün kıldı ve derin öğrenme uygulamaları için ticari informasyon işlem donanımına entegrasyonun yolunu açabilir.” MIT Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi (EECS) Kısmı’nde Donner Profesörü olan kıdemli yazar Jesus A. del Alamo, bu parçaları bir araya getirmek ve bu cihazların özünde fazlaca süratli bulunduğunu ve makul voltajlarla çalıştığını göstermek için” dedi. “Bu emek verme, bu cihazları hakikaten gelecekteki uygulamalar için hakikaten ümit verici göründükleri bir noktaya getirdi.” “Cihazın emek verme mekanizması, elektronik iletkenliğini modüle etmek için en minik iyon olan protonun yalıtkan bir okside elektrokimyasal olarak eklenmesidir. Oldukca ince cihazlarla çalıştığımız için kuvvetli bir elektrik alanı kullanarak bu iyonun hareketini hızlandırabilir ve bu iyonik cihazları nanosaniye emek verme rejimine itebiliriz” diye açıklıyor kıdemli yazar Bilge Yıldız, Breene M. Kerr Profesörü. Nükleer Bilim ve Mühendislik ile Araç-gereç Bilimi ve Mühendisliği bölümleri”Biyolojik hücrelerdeki aksiyon potansiyeli, ortalama 0.1 voltluk voltaj farkı suyun kararlılığı tarafınca kısıtlandığından, milisaniyelik bir süre ölçeği ile yükselir ve düşer,” diyor kıdemli yazar Ju Li, Battelle Energy Alliance Nükleer Bilim ve Mühendislik Profesörü ve araç-gereç bilimi ve mühendisliği profesörü, “Burada 10 volta kadar uyguluyoruz. Protonları kalıcı olarak zarar vermeden ileten nano ölçekli kalınlıkta hususi bir katı cam filmi. Alan ne kadar kuvvetli olursa, iyonik cihazlar o denli süratli olur.” Bu programlanabilir dirençler, bir sinir ağının eğitilme hızını büyük seviyede artırırken, bu eğitimi gerçekleştirmek için ihtiyaç duyulan maliyeti ve enerjiyi mühim seviyede azaltır. Bu, bilim adamlarının derin öğrenme modelleri geliştirmelerine fazlaca daha çok destek olabilir. Bu hemen sonra sürücüsüz otomobiller, dolandırıcılık tespiti yada tıbbi görüntü analizi şeklinde kullanımlarda uygulanabilir.” Bir analog işlemciye haiz olduğunuzda, artık her insanın üstünde çalmış olduğu eğitim ağları olmayacaksınız. Başka asla kimsenin karşılayamayacağı, benzeri görülmemiş karmaşıklıklara haiz ağları eğiteceksiniz ve bundan dolayı hepsinden fazlaca daha iyi performans göstereceksiniz. Başka bir deyişle, bu daha süratli bir otomobil değil, bu bir uzay aracı” diye ekledi baş yazar ve MIT doktora sonrası Murat Önen.

Teknoloji Haberleri