Изследователите демонстрираха, че изкуственият интелект може да бъде осъществен с помощта на малки наномагнити, които взаимодействат като неврони в мозъка.
Изследователите показаха, че е възможно да се създаде изкуствен интелект с помощта на малки наномагнити, които взаимодействат като неврони в мозъка.
Новата технология, разработена от екип, ръководен от изследователи от Imperial College London, може значително да намали енергийните разходи за изкуствен интелект (AI), които в момента се удвояват в световен мащаб на всеки 3,5 месеца.
В статия, публикувана днес (5 май 2022 г.) в списанието Nature Nanotechnology, международният екип представи първото доказателство, че мрежи от наномагнити могат да се използват за извършване на обработка, подобна на AI. Изследователите показаха, че наномагнитите могат да се използват за задачи за „прогнозиране на времеви серии“, като например прогнозиране и регулиране на нивата на инсулин при пациенти с диабет.
Изкуственият интелект, който използва „невронни мрежи“, има за цел да копира начина, по който работят части от мозъка, където невроните си говорят помежду си, за да обработват и запазват информация. Голяма част от математиката, използвана за захранване на невронни мрежи, първоначално е изобретена от физици, за да опише начина, по който магнитите си взаимодействат, но по това време беше твърде трудно да се използват магнити директно, тъй като изследователите не знаеха как да въвеждат данни и да извличат информация.
Вместо това софтуер, работещ на традиционни компютри, базирани на силиций, беше използван за симулиране на магнитните взаимодействия, симулирайки на свой ред мозъка. Сега екипът успя да използва самите магнити за обработка и съхраняване на данни – премахвайки посредника на софтуерната симулация и потенциално предлагайки огромни икономии на енергия.
Наномагнитни състояния
Наномагнитите могат да бъдат в различни „състояния“ в зависимост от посоката си. Прилагането на магнитно поле към мрежа от наномагнити променя състоянието на магнитите въз основа на свойствата на входното поле, но също и на състоянията на околните магнити.
Екипът, ръководен от изследователи от Imperial Department of Physics, след това успя да проектира техника за преброяване на броя на магнитите във всяко състояние, след като полето премине, давайки „отговора“.
Ко-първият автор на изследването д-р Джак Гартсайд каза: „Опитваме се да разрешим проблема за това как да въвеждаме данни, да задаваме въпрос и да получаваме отговор от магнитните изчисления от дълго време. Сега доказахме, че това може да се направи, проправя пътя за премахване на компютърния софтуер, който прави енергоемката симулация.
Съавтор Килиан Стенинг добави: „Как си взаимодействат магнитите ни дава цялата информация, от която се нуждаем; самите закони на физиката се превръщат в компютъра.”
Ръководителят на екипа д-р Уил Бранфорд каза: „Дългосрочна цел беше реализирането на компютърен хардуер, вдъхновен от софтуерните алгоритми на Sherrington и Kirkpatrick. Не беше възможно да се използват завъртанията на атоми в конвенционалните магнити, но чрез увеличаване на завъртанията в масиви с наномодели ние успяхме да постигнем необходимия контрол и отчитане.
Намаляване на разходите за енергия
ИИ вече се използва в редица контексти, от гласово разпознаване до самоуправляващи се автомобили. Но обучението на AI да изпълнява дори сравнително прости задачи може да отнеме огромно количество енергия. Например, обучението на AI за подреждане на кубчето на Рубик отне енергийния еквивалент на две атомни електроцентрали, работещи за един час.
Голяма част от енергията, използвана за постигането на това в конвенционалните компютри със силициев чип, се губи в неефективен транспорт на електрони по време на обработка и съхранение в паметта. Наномагнитите обаче не разчитат на физическия транспорт на частици като електрони, а вместо това обработват и прехвърлят информация под формата на „магнонова“ вълна, където всеки магнит влияе на състоянието на съседните магнити.
Това означава, че се губи много по-малко енергия и че обработката и съхранението на информация могат да се извършват заедно, вместо да бъдат отделни процеси, както при конвенционалните компютри. Тази иновация може да направи наномагнитните изчисления до 100 000 пъти по-ефективни от конвенционалните изчисления.
ИИ на ръба
След това екипът ще обучи системата, използвайки данни от реалния свят, като ЕКГ сигнали, и се надява да я превърне в истинско изчислително устройство. В крайна сметка магнитните системи могат да бъдат интегрирани в конвенционалните компютри, за да подобрят енергийната ефективност за интензивни задачи за обработка.
Тяхната енергийна ефективност също така означава, че е възможно те да се захранват от възобновяема енергия и да се използват за извършване на „ИИ на ръба“ – обработка на данните там, където се събират, като метеорологични станции в Антарктида, вместо да ги изпращат обратно на големи центрове за данни.
Това също така означава, че те могат да се използват на носими устройства за обработка на биометрични данни за тялото, като например прогнозиране и регулиране на нивата на инсулин за хора с диабет или откриване на необичаен сърдечен ритъм.
Справка: „Реконфигурируемо обучение и изчисляване на резервоара в изкуствен лед със завихряне чрез завъртане на пръстови отпечатъци“ от Джак С. Гартсайд, Килиан Д. Стенинг, Алекс Ванстоун, Холи Х. Холдър, Даан М. Ароо, Трой Дион , Франческо Каравели, Хидеказу Куребаяши и Уил Р. Бранфорд, 5 май 2022 г., Природни нанотехнологии.
DOI: 10.1038/s41565-022-01091-7
