Czy Braindrop przyniesie nową erę w sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja (AI) oraz procesy nauczania maszynowego dawno przestały być jedynie akademickimi rozważaniami, a stały się poważną gałęzią rynku elektronicznego i informatycznego. Na razie większość operacji związanych ze sztuczną inteligencją wymaga do pracy dużych zasobów pamięci i mocy procesora, często nieosiągalnych w małych aplikacjach IoT i chipach zasilanych z baterii, przez co muszą działać na zasadzie offloadingu - obliczenia wysyłane są do chmur obliczeniowych, gdzie następuje ich przetworzenie. Aby umożliwić przetwarzanie danych lokalnie, naukowcy pracują nad neuroprocesorami (określanymi także procesorami neuromorficznymi) - chipami używającymi sztucznych neuronów, aby imitować swoim działaniem ludzki mózg.

Posłuchaj
00:00

Procesory neuromorficzne mogą być wykorzystywane na mnóstwo sposobów. Wiele aplikacji korzystających z proces deep learningu nie może działać w chmurze ze względu na zbyt duże opóźnienia w komunikacji, z kolei procesor neuromorficzny mógłby analizować dane w czasie rzeczywistym, wykorzystując do tego jedynie kilka mikrowatów mocy, komunikując się z chmurą tylko i wyłącznie w momencie, w którym potrzebne byłoby podjęcie działania przez człowieka. Powinniśmy zastanawiać się, jak możemy opracować sztuczny układ nerwowy do wielu różnych dziedzin. - mówi Kwabena Boahen - profesor Uniwersytetu Stanforda.

Jego najnowszy neuroprocesor - Braindrop - okazał się wydajniejszy od procesorów GPU Nvidia Tesla oraz innych rozwiązań stworzonych wcześniej przez środowiska akademickie. Braindrop został też zaimplementowany w krzemie przy użyciu technologii FDSOI (Fully Depleted Silicon on Isolator) 28 nm. Składa się on z 4096 krzemowych neuronów zaprojektowanych specjalnie do optymalizacji aproksymowania funkcji nieliniowych wykorzystywanych w procesie deep learningu. Innowacyjne rozwiązania zastosowane w procesorze pozwoliły znacząco zmniejszyć wymagania energetyczne Braindropa w stosunku do innych istniejących rozwiązań.

 
Kwabena Boahen, twórca procesora Braindrop

Nie wiemy, jak działa mózg

Największym problemem powstrzymującym badaczy przed stworzeniem w pełni działającego neuroprocesora jest brak wiedzy niezbędnej do jego poprawnego działania. O ile biologiczne procesy zachodzące w mózgu podczas przetwarzania danych oraz działanie komunikacji pomiędzy neuronami są znane, o tyle wciąż wielką niewiadomą pozostaje dokładny proces uczenia się ludzkiego mózgu. Ten kluczowy element układanki skutecznie uniemożliwia stworzenie w pełni sztucznej inteligencji - naukowcy nie są w stanie odtworzyć procesu, którego nigdy nie poznali.

W procesie deep learningu, czyli nauki komputera zadań naturalnych dla ludzkiego mózgu, takich jak rozpoznawanie mowy czy rozpoznawanie obrazów, kluczową funkcję pełni propagacja wsteczna (back propagation) - algorytm uczenia nadzorowanego wielowarstwowych sieci neuronowych. Nie znając sposobu, w jaki realizuje to ludzki mózg, algorytmy propagacji wstecznej stworzone przez naukowców wymagają olbrzymich zasobów pamięci oraz zajmują dużo czasu procesora, by zadziałać akceptowalnie. Mózg ludzki w dalszym ciągu rozwiązuje wybrane problemy dużo szybciej niż najsilniejsze superkomputery, niezależnie od zasobów pamięci, którymi dysponują.

 
Braindrop – struktura i prototypowa płytka

Podobne opinie były prezentowane przez naukowców zajmujących się sztuczną inteligencją i deep learningiem podczas warsztatów NICE - Neuro Inspired Computational Elements. "W mózgu człowieka zachodzi wiele fascynujących algorytmów, które wciąż leżą poza możliwościami deep learningu" - podsumował dyskusje szef działu algorytmów neuromorficznych w Intelu podczas wspomnianych warsztatów.

Powiązane treści
Sztuczna inteligencja zagrożona cyberatakami
Rynek chipów do AI podwoi się w ciągu 5 lat
Google wyprzedza Amazona w segmencie inteligentnych domów
Nvidia wyszkoli 5 tys. osób w zakresie wykorzystywania sztucznej inteligencji
Tiny ML - sztuczna inteligencja dostępniejsza niż kiedykolwiek
Zobacz więcej w kategorii: Gospodarka
Aktualności
DigiKey uruchamia nową serię wideo poświęconą zrównoważonemu rozwojowi
Zasilanie
Nowe wzmacniacze mocy GaAs firmy CML Micro dla urządzeń zasilanych bateryjnie
Aktualności
Ukończono budowę elektronicznej zapory na granicy polsko-białoruskiej
Aktualności
Accordance prezentuje ultraszybkie rozwiązanie RAID dla dysków PCIe 4.0 NVMe M.2 – dedykowane AI i edge computing
Projektowanie i badania
DigiKey sponsoruje KiCad
Aktualności
Nowość na platformie Wamtechnik B2B – ogniwa litowe i baterie alkaliczne już dostępne!
Zobacz więcej z tagiem: Projektowanie i badania
Gospodarka
DigiKey sponsoruje KiCad
Targi zagraniczne
30. Międzynarodowa Specjalistyczna Wystawa Produkcji, Innowacji i Rozwiązań Inżynieryjnych BALTTECHNIKA
Gospodarka
Plessey wdraża system MES od Critical Manufacturing w celu wsparcia eksperymentalnych procesów produkcji microLED
Zapytania ofertowe
Unikalny branżowy system komunikacji B2B Znajdź produkty i usługi, których potrzebujesz Katalog ponad 7000 firm i 60 tys. produktów