Przełom w Naukach o Materiałach AI Gotowy, by Zrewolucjonizować Technologię
Profesor Sønsteby, pierwszy adiunkt chemii materiałów nieorganicznych na Uniwersytecie w Oslo, stoi na progu zmiany sposobu funkcjonowania sztucznej inteligencji (AI). Dzięki niedawnej dotacji od Europejskiej Rady ds. Badań (European Research Council), jego celem jest stworzenie nowej klasy materiałów, które mogą znacząco zmniejszyć zużycie energii przez systemy AI.
Aktualne systemy AI charakteryzują się dużym zużyciem energii, ale rozwijane przez Sønsteby’ego materiały mają szansę być znacznie bardziej efektywne ze względu na ich właściwości. W odróżnieniu od współczesnych węzłów AI, które wymagają stałej mocy do zapamiętania danych, materiały Sønsteby’ego mają zdolność do zapamiętywania po jednej instrukcji, co zmniejsza konieczność powtarzania treningów oraz zużycie energii.
Zaawansowane techniki produkcji materiałów stanowią wyzwanie, któremu Sønsteby stawia czoła poprzez wykorzystanie metody Osadzania Warstwy Atomowej (Atomic Layer Deposition, ALD), pozwalającej na precyzyjną kontrolę strukturalną poprzez budowę materiałów warstwa po warstwie atomowej. Ten projekt, który współpracuje z podmiotami na całym spektrum rozwoju komputerowego, w tym z IBM, ma na celu uprzemysłowienie produkcji tych materiałów.
Potencjalne zastosowania są szerokie. Dla samochodów autonomicznych, zastosowanie tego nowego materiału oznaczałoby szybsze, zlokalizowane podejmowanie decyzji (obliczenia na brzegu), co oszczędza czas i energię. W kwestii prywatności, systemy nadzoru mogą być zaprojektowane tak, aby rozpoznawały i przechowywały jedynie konkretne, wcześniej zidentyfikowane twarze, zwiększając zarówno efektywność, jak i prywatność.
Obiektywna AI i diagnostyka medyczna mogą również skorzystać z tego materiału, ponieważ może on kategoryzować dane bez wprowadzonych przez człowieka uprzedzeń, potencjalnie odkrywając nowe wzorce w obrazowaniu medycznym.
Przyjazne dla środowiska i dostępne materiały są fundamentem badań Sønsteby’ego. Choć dokładny skład nie został jeszcze ujawniony, zapewnia, że materiały te wykorzystują powszechnie stosowane, nietoksyczne pierwiastki i korzystają z metody ALD, niskopoborowej techniki, sugerując opłacalną i przyjazną dla środowiska przyszłość technologii AI.
Znaczenie Nauk o Materiałach w AI
Poszukiwanie rewolucyjnych materiałów w AI koncentruje się na zmniejszeniu śladu energetycznego tych systemów, co stanowi główne zagadnienie w wyścigu ku zrównoważonej technologii. Wysokie zużycie energii nie tylko zwiększa koszty operacyjne, ale także pogłębia emisję węgla, co ma poważne konsekwencje dla środowiska. Opracowanie nowych materiałów, takich jak te badane przez Profesora Sønsteby’ego, mogłoby zademonstrować kluczowy przełom w kierunku ekologicznej AI.
Kluczowe Wyzwania i Kontrowersje
Kluczowym wyzwaniem w tym obszarze jest skalowalność. Podczas gdy zaawansowane materiały mogą oferować rozwiązania w ustawieniach laboratoryjnych, masowa produkcja, która jest opłacalna i zachowuje właściwości materiału, stanowi znaczący problem. Istnieje również wyzwanie integracji, gdzie te nowe materiały muszą być kompatybilne z istniejącą infrastrukturą.
Ponadto mogą pojawić się kontrowersje związane z własnością intelektualną i ochroną danych. Ponieważ te nowe materiały umożliwiają bardziej efektywną obróbkę danych, pojawiają się pytania o to, kto jest właścicielem udoskonaleń w technologii i jak są zarządzane dane. Innowacje materiałowe mogą także prowadzić do debat na temat etycznego wykorzystania AI, ponieważ postępy te mogą doprowadzić do coraz bardziej autonomicznych systemów.
Zalety i Wady
Zalety:
1. Efektywność energetyczna: Materiały, które redukują potrzebę powtarzania treningów i zasilania w celu zachowania pamięci, zmniejszą zużycie energii elektrycznej.
2. Przyjazne dla środowiska: Wykorzystywanie nietoksycznych, powszechnie stosowanych pierwiastków w systemach AI jest zgodne z celami środowiskowymi.
3. Wydajność: Udoskonalone materiały mogą prowadzić do szybszych prędkości obliczeniowych i większych możliwości AI.
4. Opłacalność: Korzystanie z metody ALD wskazuje na potencjalne obniżenie kosztów produkcji.
Wady:
1. Dostosowanie technologiczne: Istniejące systemy mogą wymagać znacznych zmian w celu zintegrowania nowych materiałów.
2. Zależność od krytycznych elementów: Mimo że inicjatywa koncentruje się na używaniu powszechnie stosowanych pierwiastków, istnieje ryzyko, że popyt może przewyższyć podaż.
3. Wygórowane oczekiwania technologiczne: Nowe materiały mogą przynieść nieprzewidziane skutki dla zachowania i niezawodności AI.
Aby uzyskać więcej informacji na temat AI i nauk o materiałach, można sięgnąć po liderów branży i instytucje badawcze, które znajdują się na czele innowacji technologicznych. Jedną z takich instytucji jest IBM, wspomniana za swoją współpracę z projektem Profesora Sønsteby’ego. Dla dalszej lektury na temat krzyżują się nauk o materiałach i AI, warto odwiedzić stronę IBM. Aby zrozumieć szerszy kontekst innowacji technologicznych i dotacji badawczych, takich jak te przyznane projektowi Sønsteby’ego, warto zapoznać się z Europejską Radą ds. Badań.
The source of the article is from the blog jomfruland.net