Научни постижения на Осло в енергийно ефективната технология на изкуствен интелект. Университетът в Осло може да бъде на прага на технологичен прорыв, благодарение на иновативния подход към изкуствения интелект на изследователя Хенрик Ховде Сьонстеби. Ако успешните материали, създадени от Сьонстеби вече се подготвят, потенциално могат да внесат радикални промени в развитието на изкуствения интелект.
Съвременните технологии на изкуствения интелект могат да бъдат гладни за енергия, но материалите, които Сьонстеби разработва, обещават значително намаление на разходите за енергия. Неговият проект, получил финансиране от ЕС и съвместни усилия с гиганти като IBM, би могъл да демократизира достъпа до тази напреднала технология.
Атомна точност за устойчиво бъдеще. Същността на метода на Сьонстеби включва атомно нанасяне на слой (ALD), техника за точност, изработена през две десетилетия, която конструира материали по един атомен слой наведнъж. Този метилов контрол върху структурата на материала е това, което може да доведе до преобразуващи системи на изкуствен интелект, които използват значително по-малко енергия.
Това, което прави тези нови материали по-специални, е тяхната вродена памет. За разлика от съвременните системи, изискващи постоянна енергийна подкрепа, материалите на Сьонстеби помнят с минимален вход на енергия. Освен това има намаление на нуждите от обучение – типично висок разход на енергия – поради способността на материалите да помнят от единичен случай.
Edge Computing: Бързо, децентрализирано и ефективно. Представете си самоуправляващи се превозни средства, които навигират в реално време без да затоварват съществуващите енергийно интензивни технологии на изкуствения интелект. Този нов материал би могъл да реализира „ръбното изчисление“, обработвайки решенията на място, вместо през централна система, подобрявайки времената за реакция и спестявайки енергия. Той също така може да обиколи някои от предразсъдъците, вписани в съществуващите системи на изкуствения интелект, което потенциално може да революционизира задачи като медицинската диагностика с изображения.
Докато отборът се стреми да разбере механизмите за сортиране на тези материали, последиците от техния труд са обширни. Това може като цяло да преобрази целия пейзаж на изкуствения интелект, като по този начин открива пътя към екологосъобразно и по същество безпристрастно машинно обучение.
Ключови въпроси и отговори:
Какво е атомно нанасяне на слой (ALD)?
ALD е техника за нанасяне на тънки слоеве покритие, която позволява да се създадат материали с атомна точност, като се нанасят слоеве материал по един за един. Този процес може да създаде изключително тънки и равномерни покрития, което е от съществено значение за развитието на напреднали полупроводникови устройства, сред други приложения.
Как ALD може да спомогне за енергийно ефективния изкуствен интелект?
Като използва ALD да създаде материали с вродена памет, тези нови системи на изкуствен интелект изискват по-малко енергия за работа. Те могат да запазят информацията без необходимата постоянна енергийна подкрепа, която традиционната памет изисква, и могат да бъдат обучени с по-малко енергия, благодарение на тяхната способност да помнят от единичен случай.
Какво е ръбното изчисление?
Ръбното изчисление се отнася до обработката на данни на мястото на генериране на данни, вместо да се разчита на централизиран склад за обработка на данни. Това намалява латентността в процесите на вземане на решение, подобрява времената за реакция и може да намали количеството данни, които трябва да бъдат прехвърлени към централна система, като по този начин спестява енергия.
Ключови предизвикателства и спорове:
Мащабируемост: Значителен предизвикателство е да се осигури, че тези нови материали могат да бъдат произведени в мащаб, който ги прави изводими за широкоизползване в комерсиалните приложения на изкуствения интелект.
Съвместимост: Интегрирането на нови материали в съществуващите системи на изкуствения интелект може да се сблъска с технически затруднения, тъй като хардуерът и софтуерът трябва да бъдат съвместими с новата технология.
Регулаторни и етични въпроси: С всяко развитие в областта на изкуствения интелект има загриженост за начина, по който технологията ще бъде регулирана, а също и етични предвидения за нейното използване и потенциалната сила да изопстанява работни места.
Предимства и недостатъци:
Предимства:
1. Енергийна ефективност: Главното предимство на тези нови материали е тяхната способност да намалят значително енергийната консумация на системите на изкуствения интелект, правейки ги по-екологосъобразни.
2. Намалени разходи: По-ниските изисквания за енергия могат да намалят оперативните разходи, правейки технологиите на изкуствения интелект по-достъпни.
3. Децентрализирана обработка: Възможностите за ръбно изчисление могат да доведат до по-бързо вземане на решения и да засилят поверителността, тъй като данните могат да бъдат обработвани на място.
Недостатъци:
1. Време за разработка: Необходимо е време за разработката и усъвършенстването на нови материали и технологии, което може да забави тяхната приложимост.
2. Начални разходи: Началният разход за разработване и интегриране на тези материали в съществуващите системи може да бъде висок.
3. Технически трудности: Преодоляването на техническите бариери, за да се увери, че тези материали са съвместими със съществуващите технологии, може да бъде предизвикателство.
За повече информация по свързани теми, можете да посетите следните връзки:
– IBM: за поглед във вкопването на гигантите в индустрията в технологичните постижения в областта на изкуствения интелект.
– Европейски съюз: за информация относно начините, по които ЕС финансира технологични проекти и насърчава иновациите в своите държави-членки.
– Университет на Осло: за актуализации и публикации научни изследвания от институцията, първащана винаги тази технология.