Învățarea automată a inteligenței artificiale (AI) necesită o cantitate atât de mare de putere de calcul și energie, încât este de obicei realizată în cloud. Cu toate acestea, un nou microtranzistor, de 100 de ori mai eficient decât tehnologia actuală, promite să aducă noi niveluri de inteligență dispozitivelor mobile și purtabile1. Cercetătorii de la Universitatea Northwestern au prezentat noul lor dispozitiv nano-electronic într-un articol publicat în revista Nature Electronics. Acesta este proiectat pentru a efectua sarcina de clasificare – adică, analizarea unor cantități mari de date și încercarea de a eticheta părțile semnificative – care este coloana vertebrală a multor sisteme de învățare automată1.

Astăzi, majoritatea senzorilor colectează date și apoi le trimit în cloud, unde analiza are loc pe servere care consumă multă energie, înainte ca rezultatele să fie trimise înapoi utilizatorului”, a declarat Mark C. Hersam de la Northwestern, autorul principal al studiului. „Această abordare este incredibil de costisitoare, consumă energie semnificativă și adaugă o întârziere de timp. Dispozitivul nostru este atât de eficient încât, pe 10.000 de eșantioane ECG, cercetătorii au reușit să clasifice corect bătăile cardiace anormale cu o acuratețe de 95% folosind doar doi dintre acești micro-tranzistori, unde abordarea actuală de învățare automată ar necesita mai mult de 100 de tranzistori tradiționali, și au folosit în jur de 1% din energie1.

Consumul de energie și emisiile asociate sunt în creștere vertiginoasă, pe măsură ce companiile din întreaga lume se grăbesc să instruiască modele de limbaj și AI multimodale de dimensiuni uriașe. Încă din 2021, 10-15% din întregul buget de energie al Google a fost cheltuit pe AI, și puteți paria că acest procent a crescut semnificativ. O companie care produce cipuri care pot egala performanța cardurilor AI de top ale nVidia, folosind doar 1% din energie, ar putea avea un succes considerabil1.

În ciuda acestor progrese, echipa de cercetare se referă în principal la dispozitivele mobile în comunicatul său de presă. Cu toate acestea, este un pas înainte în inteligența computerizată care ar putea debloca un alt val de dispozitive mai inteligente. Ritmul accelerat de schimbare continuă să se accelereze. Cercetarea este disponibilă în revista Nature Electronics1.