Жаңа зерттеулер миға ұқсас компьютерлер блокчейн мен AI-ны қалай өзгерте алатынын көрсетеді

Жақында Германиядағы Дрезден Technische Universität зерттеушілері блокчейнге де, AI үшін де революциялық әсер етуі мүмкін нейроморфтық есептеулерге арналған жаңа материал дизайнын көрсететін серпінді зерттеулерді жариялады.

«Резервуарды есептеу» деп аталатын әдісті қолдана отырып, команда алгоритмдік функцияларды лезде орындау үшін магнондардың құйындысын қолданатын үлгіні тану әдісін әзірледі.

Зерттеушілер жаңа резервуар материалын әзірлеп, сынап қана қойған жоқ, сонымен қатар олар блокчейнді де, жасанды интеллектті де (AI) жақсарта алатын стандартты CMOS чипінде жұмыс істеу үшін нейроморфтық есептеулердің әлеуетін көрсетті.

Смартфондарға, ноутбуктерге және әлемдегі суперкомпьютерлердің көпшілігіне қуат беретін классикалық компьютерлер қосулы немесе өшірулі («бір» немесе «нөл» ретінде көрсетілген) екілік транзисторларды пайдаланады.

Нейроморфты компьютерлер мидың органикалық белсенділігіне еліктеу үшін бағдарламаланатын физикалық жасанды нейрондарды пайдаланады. Екілік файлдарды өңдеудің орнына бұл жүйелер қосымша уақыт факторымен нейрондардың әртүрлі үлгілері бойынша сигналдар жібереді.

Мұның блокчейн және AI өрістері үшін маңызды болуының себебі, атап айтқанда, нейроморфтық компьютерлер үлгіні тану және машиналық оқыту алгоритмдері үшін түбегейлі қолайлы.

Екілік жүйелер есептеу үшін логикалық алгебраны пайдаланады. Осы себепті, классикалық компьютерлер сандарды қысқарту кезінде еш қиындықсыз қалады. Дегенмен, үлгіні тану туралы сөз болғанда, әсіресе деректер шулы немесе ақпарат жоқ болғанда, бұл жүйелер күреседі.

Міне, сондықтан классикалық жүйелерге күрделі криптографиялық басқатырғыштарды шешу үшін көп уақыт қажет және олар толық емес деректер математикаға негізделген шешімге кедергі келтіретін жағдайларға мүлдем жарамсыз.

Қаржы, AI және көлік секторларында, мысалы, нақты уақыттағы деректердің үздіксіз ағыны бар. Классикалық компьютерлер бітеліп қалған мәселелермен күреседі — мысалы, жүргізушісіз көліктердің проблемасы осы уақытқа дейін «шын/жалған» есептеу мәселелерінің қатарын азайту қиынға соқты.

Дегенмен, нейроморфты компьютерлер ақпараттың жетіспеушілігімен байланысты мәселелерді шешу үшін жасалған. Көлік индустриясында классикалық компьютерге трафик ағынын болжау мүмкін емес, өйткені тәуелсіз айнымалылар тым көп. Нейроморфты компьютер нақты уақыттағы деректерге үнемі әрекет ете алады, себебі ол деректер нүктелерін бір уақытта өңдемейді.

Оның орнына, нейроморфтық компьютерлер деректерді адам миы сияқты жұмыс істейтін үлгі конфигурациялары арқылы басқарады. Адам миы белгілі бір нейрондық функцияларға қатысты нақты үлгілерді жыпылықтайды және үлгілер де, функциялар да уақыт өте өзгеруі мүмкін.

Қатысты: Кванттық есептеулер қаржы саласына қалай әсер етеді?

Нейроморфтық есептеулердің басты артықшылығы - классикалық және кванттық есептеулерге қарағанда оның қуат тұтыну деңгейі өте төмен. Бұл нейроморфтық компьютерлер блокчейнді басқаруға және бар блокчейндерде жаңа блоктарды өндіруге келгенде уақыт пен энергия тұрғысынан шығындарды айтарлықтай төмендете алатынын білдіреді.

Нейроморфты компьютерлер сонымен қатар машиналық оқыту жүйелерін, әсіресе нақты әлемдегі сенсорлармен (өзін-өзі басқаратын машиналар, роботтар) немесе деректерді нақты уақыт режимінде өңдейтін жүйелерді (криптографиялық нарықты талдау, тасымалдау хабтары) айтарлықтай жылдамдықты қамтамасыз ете алады.

Бұл мақаланы NFT ретінде жинаңыз тарихта осы сәтті сақтап қалу және криптовалюта кеңістігіндегі тәуелсіз журналистикаға қолдау көрсету.