Согласно исследованию, опубликованному в журнале Science, китайские ученые разработали полностью интегрированный мемристорный чип с улучшенными способностями к обучению и низкими затратами энергии. Об этом сообщает Информационное агентство Синьхуа.
Поскольку технология искусственного интеллекта (ИИ) глубоко меняет образ производства и жизни, обучение становится очень важным для периферийных интеллектуальных устройств, чтобы адаптироваться к различным сценариям применения.
Однако современные технологии обучения нейронных сетей требуют перемещения больших объемов данных между чипом процессора и внешней основной памятью, что приводит к огромному потреблению энергии и затрудняет процесс обучения.
На основе 11 лет исследований ученые из Университета Цинхуа разработали полностью интегрированный чип, состоящий из нескольких массивов мемристоров и всех необходимых периферийных схем для поддержки полного обучения на кристалле.
"Чип объединяет полные схемные модули для поддержки автономного обучения и успешно демонстрирует различные задачи обучения, включая управление движением, классификацию изображений и распознавание речи", – сказал соавтор исследования из Школы интегрированного обучения Университета Цинхуа Яо Пэн.
Исследовательская группа под руководством профессора У Хуацяна (в центре) из Университета Цинхуа в Пекине, столице Китая. Фото Университета Цинхуа/Синьхуа.
Согласно исследованию, чип может обеспечить автономную обучаемость, потребляя всего около трех процентов энергии, потребляемой обычными интегральными схемами специального назначения (ASIC) при выполнении той же задачи.
По словам Яо, во время экспериментов чип продемонстрировал высокую энергоэффективность и высокую точность в различных задачах искусственного интеллекта, что может эффективно повысить адаптивность интеллектуальных устройств к обучению в сценариях практического применения.
"Этот чип открывает инновационный путь развития аппаратных средств искусственного интеллекта", – сказал профессор Университета Цинхуа Гао Бинь.
"Это исследование является важным шагом на пути к будущим чипам с высокой энергоэффективностью и способностью к обучению", – отметил декан университетской школы интегральных схем Ву Хуацян.
"Мы надеемся, что наши выводы ускорят разработку будущих интеллектуальных периферийных устройств, которые смогут адаптироваться к различным сценариям применения и владельцам", – добавил Ву.
Кто мы такие: О нас и Контакты. Как мы пишем новости и наши принципы: Редакционный кодекс. Мы старались, если вам понравилось – задонатьте.
Если Вы заметили орфографическую ошибку, напишите нам.