Ученые создали нейросеть-сомелье
| Она определяет градус и сорт вина с 95% точностью. Ученые из NIST разработали новый тип аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ), которое может потреблять меньше энергии и работать быстрее — и оно уже умеет виртуально дегустировать вина, пишет «Хайтек». Ученые из программы NIST Hardware for AI и их коллеги из Университета Мэриленда создали свою нейронную сеть, которая работает с повышенной эффективностью. 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: например, на обучение одного современного коммерческого процессора нужно примерно 190 мегаватт-часов (МВтч) электроэнергии. Менее энергоемкий подход — использовать другие виды оборудования для создания нейронных сетей. Одно из многообещающих устройств — это магнитный туннельный переход (MTJ). Устройства на MTJ потребляют в несколько раз меньше энергии, чем их традиционные аналоги. MTJ работают быстрее, так как хранят данные в том же месте, где выполняют вычисления. Новая нейросеть как и обычные дегустаторы 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 и магний. Каждой характеристике было присвоено значение от 0 до 1, чтобы сеть учитывала его и отличала одно вино от другого. Дальше ИИ прошло виртуальный тест с набором данных, который включал 30 неизвестных вин. Система работала с точностью 95,3%. У авторов не было задачи создать ИИ-сомелье. Главный вывод — устройства MTJ можно расширить и использовать для создания новых систем ИИ. Количество энергии, потребляемой системой, зависит от ее компонентов, но если использовать MTJ в качестве синапсов, то можно сократить потребление энергии вдвое. |
Комментарии (0) | |