Ten chip ignoruje rutynę, by reagować tylko na niebezpieczeństwo. Działa 10 000 razy wydajniej niż AI
Inżynierowie z Northwestern University opracowali nowy typ chipa AI, który naśladuje funkcję móżdżku - ignoruje rutynowe sygnały i aktywuje się tylko przy niespodziewanych zdarzeniach. W testach wykrył arytmię serca w ułamku uderzenia, zużywając 10 000 razy mniej operacji niż konwencjonalne AI.
pl.
👁 133 przeczytań
- Chip z Northwestern University działa 10 000 razy wydajniej niż tradycyjne systemy AI, bo przetwarza dane tylko przy wykryciu anomalii, a nie ciągle.
- W testach na danych EKG układ rozpoznał arytmię z dokładnością ponad 98% i flagował anomalię w ciągu jednej piątej uderzenia serca.
- Kluczowym materiałem jest atomowo cienki dwusiarczek molibdenu (MoS2), który umożliwia zbudowanie asymetrycznego memtranzystora łączącego pamięć i obliczenia w jednym elemencie.
Inżynierowie z Northwestern University stworzyli chip, który działa jak móżdżek - ignoruje wszystko, co przewidywalne, a energię poświęca wyłącznie na wykrywanie nieoczekiwanych zdarzeń. W testach rozpoznał arytmię serca z 98-procentową dokładnością, zużywając 10 000 razy mniej operacji obliczeniowych niż tradycyjne systemy AI.
Jak działa móżdżek, czyli naturalny detektor nowości
Większość układów neuromorficznych próbuje odwzorować korę mózgową - ośrodek świadomego myślenia. Zespół Marka C. Hersama z Northwestern University poszedł inną drogą i skupił się na móżdżku, który odpowiada za reakcje odruchowe i działa jak biologiczny filtr nowości. „Móżdżek doskonale ignoruje to, co oczekiwane, i rezerwuje swoje zasoby na reagowanie na niespodzianki” - tłumaczy Hersam. Ta strategia przekłada się bezpośrednio na radykalnie niższe zużycie energii.
W móżdżku dwa przeciwstawne sygnały - pobudzający i hamujący - pozostają w równowadze podczas rutynowej aktywności. Dopiero gdy pojawi się coś nieoczekiwanego, ta równowaga zostaje zachwiana, a organizm otrzymuje sygnał do reakcji. Właśnie ten mechanizm udało się odtworzyć w krzemie.
Memtranzystor łamie granicę von Neumanna
Tradycyjne komputery nieustannie przesyłają dane między fizycznie oddzielonymi modułami pamięci i procesora - to tzw. wąskie gardło von Neumanna, które generuje ogromne straty energii. Hersam od lat pracuje nad memtranzystorami, które łączą pamięć i obliczenia w jednym elemencie. Już w 2023 roku jego laboratorium pokazało, że dwa memtranzystory potrafią wykonać zadanie klasyfikacyjne wymagające wcześniej ponad stu klasycznych tranzystorów, redukując zużycie energii stukrotnie.
Teraz zespół poszedł o krok dalej. Wykorzystując atomowo cienki dwusiarczek molibdenu (MoS2), stworzono asymetryczną architekturę tranzystora, w której jedna z elektrod częściowo nachodzi na półprzewodnik przez mikrometrowej grubości warstwę izolatora. Dzięki temu odwrócenie napięcia przełącza urządzenie między trybem pobudzającym (stopniowo wzmacniającym odpowiedź) a hamującym (silna reakcja na początku, potem szybkie wygaszenie). „To podejście pozwala nam osiągnąć poprawę o rzędy wielkości” - komentuje Hersam.
98% skuteczności w ułamku bicia serca
W testach dowodowych chip podłączono do surowych danych elektrokardiogramu (EKG). Urządzenie ignorowało tysiące rutynowych uderzeń serca, nie zużywając przy tym praktycznie żadnej mocy obliczeniowej. W momencie pojawienia się arytmii flagowało anomalię w ciągu jednej piątej uderzenia serca, osiągając ponad 98% dokładności.
„Dzisiejsza AI jest znakomita w rozpoznawaniu wzorców, ale często wydaje ogromne ilości mocy na ciągłą analizę strumieni danych - nawet gdy nic się nie zmienia” - mówi Hersam.
Dla porównania, konwencjonalne algorytmy uczenia maszynowego potrzebowały na to samo zadanie 10 000 razy więcej operacji. Chip nie tylko wykrywa niebezpieczeństwo szybciej, ale robi to kosztem energetycznym, który otwiera drzwi do zupełnie nowych zastosowań.
Google · Twoje źródłaPromptowy wyżej w Twoim Google - jednym kliknięciemDodaj do preferowanych źródeł →Zawsze włączona AI bez dostępu do chmury
Dziesięciotysięczna redukcja kosztów operacyjnych oznacza, że inteligentne przetwarzanie można wreszcie umieścić bezpośrednio na urządzeniach brzegowych - bez konieczności łączenia się z energochłonnymi centrami danych. Hersam wskazuje na plastry monitorujące pracę serca, autonomiczne pojazdy, roboty przemysłowe oraz systemy cyberbezpieczeństwa, które muszą natychmiast rozpoznawać i reagować na nietypowe zdarzenia.
„To zapewnia ścieżkę do ultraniskomocowej, zawsze włączonej AI” - podkreśla badacz. Dla pacjentów z grupy ryzyka kardiologicznego może to oznaczać noszone na ciele urządzenie, które przez tygodnie pracuje na maleńkiej baterii i alarmuje dopiero wtedy, gdy faktycznie dzieje się coś złego. Dla autonomicznych ciężarówek - system, który wykryje niespodziewanego pieszego w ułamku sekundy, nie obciążając przy tym głównego komputera pokładowego.
Choć do komercjalizacji droga jeszcze daleka, pomysł odtworzenia w sprzęcie logiki móżdżku pokazuje, że inspiracja biologią może radykalnie zmienić fizyczne podstawy sztucznej inteligencji. Zamiast bezmyślnie analizować każdy bit, przyszłe chipy mogą po prostu czekać na to, co naprawdę istotne - i reagować, zanim zdążymy pomyśleć.
Cały tydzień w AI, w jednym mailu
Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.
Zapisz się za darmo →Najczęstsze pytania
Jak chip z Northwestern University osiąga 10 000 razy mniejsze zużycie operacji niż AI?
Układ ignoruje przewidywalne, rutynowe dane i angażuje moc obliczeniową tylko wtedy, gdy pojawi się anomalia. Wzoruje się na móżdżku, w którym sygnały pobudzający i hamujący pozostają w równowadze podczas rutyny, a zaburzają się jedynie przy nieoczekiwanych zdarzeniach.
Do czego można wykorzystać ten chip w praktyce?
Hersam wskazuje na plastry monitorujące pracę serca, autonomiczne pojazdy, roboty przemysłowe i systemy cyberbezpieczeństwa. Dzięki ultraniskiemu zużyciu energii urządzenia mogłyby pracować tygodniami na małej baterii bez połączenia z chmurą.
Czym jest memtranzystor i czym różni się od zwykłego tranzystora?
Memtranzystor łączy pamięć i obliczenia w jednym elemencie, omijając tzw. wąskie gardło von Neumanna, które powstaje przy ciągłym przesyłaniu danych między oddzielną pamięcią a procesorem. Już w 2023 roku laboratorium Hersama pokazało, że dwa memtranzystory zastępują ponad sto klasycznych tranzystorów, redukując zużycie energii stukrotnie.
Z jakiego materiału zbudowany jest nowy chip i dlaczego akurat tego?
Chip wykonano z atomowo cienkiego dwusiarczku molibdenu (MoS2). Materiał ten pozwolił stworzyć asymetryczną architekturę, w której odwrócenie napięcia przełącza tranzystor między trybem pobudzającym a hamującym - dokładnie tak jak w biologicznym móżdżku.
Drony uczą się nawigacji od pszczół. Nowy system działa bez GPS-uNauka
Czym jest sztuczna inteligencja i jak naprawdę działa. Wyjaśnienie bez owijaniaArtykuły
Meta AI: co to jest, gdzie działa i jak sprawdzić odpowiedźArtykułyPodobne tematy na Promptowym
