Исследователи из США представили новый метод обучения ИИ, который ускорит процесс в 2-3 раза. В будущем такие процессоры могут использовать в сетях 5G.
Исследователи добились прорыва в обучении искусственного интеллекта (ИИ), используя свет вместо электричества. Новый метод значительно повышает как скорость, так и эффективность работы нейронных сетей — формы ИИ, целью которой является воспроизведение функций, выполняемых человеческим мозгом. Так машина обучает себя определенной задаче, не наблюдая за тем, как с этим справляется человек.
Нынешние методы машинного обучения ограничены в выполнении сложных операций — для них нужна огромная мощность. При этом чем сложнее задача, тем больше данных и, следовательно, энергопотребление. Такие сети также ограничены медленной передачей данных в устройствах.
Исследователи из Университета Джорджа Вашингтона в США обнаружили, что использование фотонов в нейронных процессорах поможет преодолеть эти ограничения и создать более мощный и энергоэффективный ИИ.
Статья с описанием исследования, опубликованная в научном журнале Applied Physics Reviews, описывает, что их процессор на основе фотонов способен выполнять сложные задачи в 2-3 раза быстрее.
Ученые уверены, что в будущем они смогут очень быстро обучать ИИ. Потенциальные коммерческие приложения для инновационного процессора включают сети 5G и 6G, а также центры обработки данных, которые работают с огромным объемом данных.
По их мнению, фотонные процессоры могут сэкономить огромное количество энергии, улучшить время отклика и сократить трафик в центрах обработки данных.
