كيف يمكن لرقائق MIT الجديدة أن تساعد في الشبكات العصبية؟

مؤلف: Roger Morrison
تاريخ الخلق: 27 شهر تسعة 2021
تاريخ التحديث: 21 يونيو 2024
Anonim
Все о новом PFTrack 2020. НОВЫЙ интерфейс и УЛУЧШЕННЫЙ трекинг!
فيديو: Все о новом PFTrack 2020. НОВЫЙ интерфейс и УЛУЧШЕННЫЙ трекинг!

المحتوى

Q:

كيف يمكن لرقائق MIT الجديدة أن تساعد في الشبكات العصبية؟


أ:

قد يقلل العمل العلمي الجديد على الشبكات العصبية من احتياجاتها من الطاقة والموارد إلى الحد الذي يمكن فيه للمهندسين وضع قدراتهم القوية في مجموعات أكثر تنوعًا من الأجهزة.

يمكن أن يكون لذلك تأثير كبير على كل شيء في حياتنا ، من كيفية تحضير الطعام إلى الطريقة التي نذهب بها إلى الطبيب ، أو كيف نتجول باستخدام سياراتنا أو وسائل النقل العام.

فكر في كيفية تغيير الهواتف الذكية لحياتنا - ثم فكر في امتلاك تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المدمجة في هذه الأجهزة الصغيرة المحمولة.

يتم عرض بعض من هذا العمل الرائد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، حيث يبحث بعض طلاب الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر في كيفية تحسين تصميم وبناء أنظمة AI / ML.

على وجه التحديد ، تحظى جهود أبهيشيك بيسواس ، وهو طالب دراسات عليا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، والعديد من الزملاء ، باهتمام كبير في الصحافة التكنولوجية.

يتحدث تشكرونش عن كيف يمكن لتطور علم الشبكات العصبية أن يشجع "الحوسبة على الحافة" ويضع تقنيات أكثر قوة في الأجهزة المحمولة التي تعمل بالبطاريات.


يقول فوربس إن طفرة Biswas يمكن أن "تضع الذكاء الاصطناعي داخل الخلاط الخاص بك."

بشكل عام ، فإن التقدم الذي أحرزه علماء معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا يحدث موجات جزئياً لأن من الواضح كيف تؤثر هذه الإنجازات على تقنيات المستهلك لدينا ، وكذلك تلك المستخدمة لأغراض الحكومة أو الأعمال.

بشكل أساسي ، يرتبط نوع تطور المعالج الذي تصفه Biswas بوظائف تحديد الموقع المشترك في بيئة شرائح. في مقال في مجلة Science Daily ، يشرح الكاتب كيف تحتوي معظم المعالجات التقليدية على ذاكرة مخزنة خارج منطقة المعالجة ، ويتم نقل البيانات ذهابًا وإيابًا. ومع ذلك ، فإن هذه الحاجة إلى حركة بيانات الذاكرة المخزنة تستهلك الكثير من الطاقة.

يتحدث Biswas عن "منتج نقطة" أو العملية الأساسية التي تساعد الشبكات العصبية على العمل. يفكر هؤلاء العلماء أيضًا في استخدام الأوزان الثنائية لتبسيط الأنظمة - وقد كانت هذه الفكرة جزءًا أساسيًا من علوم الكمبيوتر منذ ذلك الحين قبل اختراع أول أجهزة الكمبيوتر الشخصية.

من خلال الترويج لهذه الأنواع من التغييرات في الأجهزة ، يوفر العلماء مزيدًا من التنوع لأدوات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التي تغير طريقة استخدامنا للتقنيات. من خلال الانتقال من البرمجة الخطية الحتمية البحتة إلى نظام تحاكي أجهزة الكمبيوتر نشاط الدماغ البشري فيه ، كانت على وشك الشروع في مغامرة جديدة بتكنولوجيات أكثر قوة في متناول أيدينا.