MIT 팀의 신경망 칩이 A.I. 모든 것으로

얼마 지나지 않아 가정용 전자 제품의 대부분은 에어컨을 켤 시간, 아침의 스무디를 얼마나 즐겁게 즐기는지를 아는 데 필요한 인공 지능으로 이식 될 수 있습니다.

장치가 신경 네트워크 또는 사람 뇌의 인공 복제물을 국부적으로 실행할 수있게하는 특별한 하드웨어가 필요합니다.

"신경망은 종종 디지털 방식으로 구현됩니다."Avishek Biswas, Massachusetts Institute of Technology의 연구원은 다음과 같이 말합니다. 역. "그러나 결국 우리는 CPU 나 GPU에서 시뮬레이션을 실행하는 대신 실제 하드웨어에서이를 구현하기를 원합니다."

MIT의 Biswas와 그의 동료들은 클라우드의 슈퍼 컴퓨터에 데이터를 공급할 필요없이 기계 학습 알고리즘을 수행 할 수있는 칩을 개발함으로써 바로 이러한 작업을 수행했습니다.

이번 주 Biswas는 San Francisco의 International Solid State Circuits Conference에서 발표 한 논문에서 칩에 대한 프로토 타입을 개발하여 기계 학습 계산 속도를 최대 700 %까지 높이고 전력 소비를 93 %까지 줄일 수 있다고 설명했습니다. ~ 96 %. 그는 더 많은 계산 기능을 갖춘 업데이트 된 버전이 몇 년 안에 준비 될 수 있다고 말했다.

게임에서 최고의 신경망은 대부분의 사람들이 보는 것과는 달리 강력한 컴퓨터 안에 보관됩니다. Amazon Echo와 같은 장치는 클라우드를 사용하여 이러한 수퍼 컴퓨터에 데이터를 전송하고 신경망은 계산을 수행하며 결과는 장치로 다시 전송됩니다.

이 프로세스는 느리고 보안 위험이 있으며 대역폭 트래픽을 생성합니다 (Biswas).

"클라우드에 따라 빠른 의사 결정이 필요한 무언가에 영향을 줄 수있는 대기 시간 문제가 발생합니다."라고 그는 설명합니다. "두 번째는 클라우드와 통신하려는 수많은 장치가 있으면 처리 할 수있는 트래픽이 극단적 인 것입니다. 마지막으로, 잠재적 인 민감한 정보를 클라우드에 실시간 스트리밍하고 싶지 않을 것입니다. 이 모든 것을 로컬로 처리함으로써이 모든 것을 해결할 수 있습니다."

그와 그의 팀이 칩 설계를 실용적인 장치로 만들 수있게 도와 준다면, Internet of Things에서 요구하는 막대한 대역폭 트래픽을 해결할 수 있습니다. 그러나 그 이상으로 컴퓨터 과학자들에게 종종 소비자의 가정에 예약되어있는 신경망 기술을 가져올 것입니다.

이 연구는 이제 우리가 "똑똑한"장치로 정의한 것을 혁명적으로 바꿀 수 있습니다. 당신의 블렌더 안에는 작은 두뇌가 실제로 존재할 것입니다. 그것은 종으로서의 우리에게 의미 할 것이고, 우리는 알아 내야 할 것입니다.