에너지 효율적인 AI 기술에서 오슬로의 과학적 진전. 올랜드 대학이 연구원 Henrik Hovde Sønsteby의 인공 지능 (AI)에 대한 혁신적인 접근으로 기술적인 돌파구에 있다고 합니다. Sønsteby가 개발 중인 덜 에너지를 소비하는 소재들이 성공하면 AI 개발에서 급진적인 변화를 가져올 수 있습니다.
현재의 AI 기술은 전력 소모가 심하겠지만, Sønsteby가 개발 중인 소재들은 에너지 사용량을 상당히 줄일 수 있는 것으로 약속하고 있습니다. 그의 프로젝트는 EU 자금을 받고 IBM과 같은 대기업과의 협력을 통해 이 선두 주자 기술에 대한 접근을 더욱 보편화할 수 있을 것입니다.
지속 가능한 미래를 위한 원자 정밀도. Sønsteby의 방법의 핵심은 20년 동안 연마된 원자층 증착(ALD) 방법입니다. 이 방법은 한 번에 한 원자층씩 소재를 구성하는 것으로 과학적인 구조에 대한 세밀한 통제가 이를 통해 가능하며, 이것이 에너지를 훨씬 적게 사용하는 변혁적인 AI 시스템으로 이끌 수 있을 것입니다.
이 새로운 소재들을 정말 독특하게 만드는 것은 그들이 본연적인 기억 능력을 갖고 있다는 점입니다. 현대 시스템과 달리 기억을 유지하기 위해 지속적인 전력이 필요한 것이 아닌, Sønsteby의 소재들은 최소한의 에너지 투입으로 기억할 수 있습니다. 게다가, 이러한 소재들이 단일 사례에서 기억할 수 있는 능력으로 인해 교육 요구량이 줄어듭니다.
엣지 컴퓨팅: 빠르고 분산되며 효율적. 현재 에너지를 많이 소모하는 AI의 방해 없이 실시간으로 조종하는 자율 주행차량들을 상상할 수 있습니다. 이 새로운 소재는 ‘엣지 컴퓨팅’을 실현시킬 수 있으며, 중앙 시스템을 통해가 아닌 현지에서 결정을 처리함으로써 반응 시간을 향상시키고 에너지를 절약할 수 있습니다. 또한, 현재의 AI 시스템에 내재된 일부 편견을 회피할 수 있으며, 의료 영상 진단과 같이 작업을 혁신할 수 있는 가능성이 있습니다.
팀이 이러한 소재들의 정렬 메커니즘을 이해하기 위해 노력하는 동안, 그들의 작업의 시사점은 광범위합니다. 이는 궁극적으로 AI 전체 분야를 재편할 수 있을 것이며, 환경적으로 지속 가능하며 선입견이 없는 기계 학습을 위한 길을 열어줄 것입니다.