Categories: Наука

Искусственный интеллект научили пить вино

Важной задачей в высокотехнологичном мире становится повышение эффективности при снижении потребления энергии. На ее решение нацелены лучшие умы человечества, но иногда не обходится без курьезов.

К примеру, американские ученые из программы NIST Hardware for AI и их коллеги из Университета Мэриленда создали свою нейронную сеть, которая работает с повышенной эффективностью. Новый тип аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ) потребляет меньше энергии, работает быстрее и при этом является мечтой любого сомелье.

Дело в том, что как и в случае с традиционными компьютерными системами, у ИИ есть физические аппаратные схемы и программное обеспечение. В аппаратном обеспечении обычно есть большое количество обычных кремниевых чипов, которые потребляют много энергии. К примеру, на обучение одного современного коммерческого процессора нужно примерно 190 мегаватт-часов (МВт*ч) электроэнергии.

Менее энергоемкий подход – использовать для создания нейронных сетей другие виды оборудования. Одно из многообещающих устройств – магнитный туннельный переход (magnetic tunnel junctions – MTJ). Устройства на MTJ потребляют в несколько раз меньше энергии, чем их традиционные аналоги, работают быстрее, так как хранят данные в том же месте, где выполняют вычисления.

Новая нейросеть, как и обычные дегустаторы вин – сомелье, должна «натренировать» свой вкус. Команда обучила сеть, используя 148 вин, изготовленных из трех видов винограда. Каждое виртуальное вино имело 13 характеристик, которые необходимо было учитывать:

  • градус алкоголя
  • цвет
  • щелочность
  • магний

Каждой характеристике было присвоено значение от 0 до 1, чтобы сеть учитывала его и отличала одно вино от другого.

Дальше ИИ прошел виртуальный тест с набором данных, который включал 30 неизвестных вин. Система работала с точностью 95,3%.

Следует отметить, что у авторов не было задачи создать ИИ-сомелье. Это был, условно говоря, необычный побочный эффект.

Главный же вывод – устройства MTJ можно расширить и использовать для создания новых систем ИИ. Причем количество энергии, потребляемой системой, зависит от ее компонентов, но если использовать MTJ в качестве синапсов, можно сократить потребление энергии еще вдвое.

Ярослав Литвинов

Recent Posts

Токаев: Ученые всегда должны быть в фарватере созидания

Глава государства выступил на заседании Национального совета по науке и технологиям, сообщает прес-служба Акорды. В…

8 часов ago

Джеки Чан снимет фильм в Алматы

Известный китайский и голливудский актер Джеки Чан определился с локациями в Алматы для своего будущего…

11 часов ago

Более трех миллионов казахстанцев установили запрет на получение займов и кредитов

Свыше 3 миллионов граждан Казахстана воспользовались возможностью установить запрет на получение кредитов и микрозаймов. Об…

11 часов ago

Прокуратура СКО выявила нарушения в сфере госзакупок

Прокуратура Северо-Казахстанской области выявила нарушения законодательства в сфере государственных закупок. Ряд акиматов и подведомственных организаций…

11 часов ago

В Павлодаре прошел совместный рейд полиция и «Жастар Рухы» (видео)

В Павлодаре прошли совместные профилактические мероприятия, организованные сотрудниками полиции и представителями молодежного крыла партии «Жастар…

14 часов ago

В Украине ликвидирован мошеннический call-центр, обманувший казахстанцев на сотни миллионов тенге (видео)

23 сентября в результате совместной спецоперации правоохранительных органов Казахстана и Украины была пресечена деятельность транснациональной…

15 часов ago