Q:
Como os novos chips MIT podem ajudar nas redes neurais?
UMA:Novos trabalhos científicos em redes neurais podem reduzir seus requisitos de energia e recursos a ponto de os engenheiros colocarem seus recursos poderosos em conjuntos de dispositivos muito mais diversos.
Isso pode ter um enorme impacto em tudo em nossas vidas, desde como preparamos os alimentos até como vamos ao médico ou como andamos por aí usando nossos carros ou transporte público.
Pense em como os smartphones mudaram nossas vidas - depois pense em ter tecnologias de aprendizado de máquina e inteligência artificial incorporadas a esses pequenos dispositivos portáteis.
Parte desse trabalho inovador está em exibição no MIT, onde alguns estudantes de engenharia elétrica e ciências da computação estão estudando como melhorar o design e a construção de sistemas de IA / ML.
Especificamente, os esforços de Abhishek Biswas, um estudante de graduação do MIT, e vários colegas estão recebendo muita atenção na imprensa de tecnologia.
O Techcrunch fala sobre como a evolução da ciência das redes neurais pode promover a “computação no limite” e colocar tecnologias mais poderosas em dispositivos portáteis movidos a bateria.
A Forbes diz que a inovação de Biswas poderia "colocar inteligência artificial dentro do seu liquidificador".
Em geral, os avanços dos cientistas do MIT estão causando ondas em parte porque é evidente como essas conquistas podem afetar nossas tecnologias de consumo, bem como aquelas usadas para fins governamentais ou comerciais.
Essencialmente, o tipo de evolução do processador que Biswas descreve tem a ver com a co-localização de funções em um ambiente de chip. Em um artigo do Science Daily, o escritor explica como a maioria dos processadores tradicionais tem memória que é armazenada fora da área de processamento e os dados são transportados para frente e para trás. No entanto, essa necessidade de movimentação de dados da memória armazenada requer muita energia.
Biswas fala sobre o "produto escalar" ou operação principal que ajuda as redes neurais a funcionarem. Esses cientistas também estão considerando o uso de pesos binários para simplificar os sistemas - e essa ideia tem sido realmente uma parte fundamental da ciência da computação desde antes da invenção dos primeiros computadores pessoais.
Ao promover esses tipos de alterações de hardware, os cientistas estão fornecendo mais versatilidade às ferramentas de aprendizado de máquina e inteligência artificial que estão mudando a maneira como usamos as tecnologias. Ao passar da programação linear puramente determinística para um sistema em que os computadores imitam a atividade do cérebro humano, estamos prestes a embarcar em uma nova aventura com tecnologias muito mais poderosas na ponta dos dedos.
