Новый чип может принести «глубинное обучение» в мобильные устройства

В последние годы самые впечатляющие достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) были связаны с нейронными сетями – крупными виртуальными сетями обычной обработки данных, которые приблизительно моделируют анатомию человеческого мозга.

Нейронные сети обычно реализуются с использованием графических процессоров (GPU) – специальных графических чипов, используемых во всех вычислительных устройствах с экранами. Используемый в смартфонах мобильный GPU может иметь до 200 вычислительных ядер или блоков обработки данных, что делает его подходящим инструментом для моделирования сетевых распределенных процессоров.

На международной конференции по твердотельным схемам в Сан-Франциско, проходящей на этой неделе, исследователи из Массачусетского технологического института (МIТ) показали новый чип, разработанный специально для реализации нейронных сетей. Он работает в 10 раз эффективнее, чем сегодняшние мобильные GPU, так что он мог бы позволить мобильным устройствам запускать мощные алгоритмы ИИ локально, не загружая данные в интернет для последующей обработки.

Нейронные сети широко изучались на заре исследований в области ИИ, но в 1970-е годы о них стали немного забывать. Однако, в последнее десятилетия, наблюдается всплеск интереса к нейронным сетям, связанный с так называемым «глубинным обучением».

«Глубинное обучение полезно для многих приложений, таких как распознавание объектов, речи, лица», - говорит Вивьен Цзе, помощник профессора электротехники в МIТ, чья группа разработала новый чип. «Сейчас сети являются довольно сложными и в основном работают на мощных графических процессорах. Вы можете представить себе, что если удастся реализовать эту функциональность в смартфоне или встроенных устройствах, то можно будет на них работать даже если у вас нет соединения с сетью Wi-Fi. Вы также можете работать локально по соображениям конфиденциальности. Процесс обработки на смартфоне также позволяет избежать задержек передачи, так что в некоторых приложениях вы можете реагировать гораздо быстрее».

Новый чип, который исследователи окрестили «Eyeriss», также мог бы помочь в реализации промышленного интернета или «интернета вещей». Эта идея связана с использованием подключенных к интернету бытовых и промышленных устройств, транспортных средств, которые сообщают сведения напрямую сетевым серверам, помогая при решении задач и координации действий. С мощными встроенными алгоритмами ИИ сетевые устройства, могут принимать важные решения локально, основываясь только на своих выводах, не дожидаясь обработанных через интернет данных. Ну и, конечно, встроенные нейронные сети могут оказаться полезными для автономных роботов с батарейным питанием.