Vývoj umelej inteligencie ide ruka v ruke s vývojom neurónových sietí. Tie sú mnohými odborníkmi považované za jeden z najlepších spôsobov strojového učenia, pretože vo viacerých aspektoch napodobňujú ľudský mozog.

Technológia umelej inteligencie pri svojom rozvoji prechádza zložitým procesom učenia a jej rýchlosť závisí od rýchlosti neurónových sietí. Práve v tejto oblasti prišli vedci z George Washington University k prelomovému objavu. Dosiahnuté výsledky vedecký tím publikoval v žurnále Applied Physics Reviews, upozornil portál Independent.

Tenzorový procesor využívajúci svetlo

Vedci prišli s novým riešením strojového učenia, ktoré namiesto elektrickej energie využíva svetlo. Pri tomto prístupe jadro fotonického tenzorového procesoru vykonáva paralelné násobenie matíc a vektorov, čím sa výrazne zvyšuje rýchlosť a efektívnosť strojového učenia.

Portál Techxplore upozornil, že strojové učenie, ktoré v súčasnosti využíva grafické alebo tenzorové procesory na vykonávanie zložitých algoritmických operácií, je obmedzované prenosovou rýchlosťou údajov medzi procesorom a pamäťou. Tento nedostatok je podľa vedcov možné odstrániť nahradením elektrónov fotónmi, ktoré sú omnoho rýchlejšie.

Nenechaj si ujsť
Elon Musk tvrdí, že implantát Neuralinku bude schopný streamovať hudbu priamo do mozgu

Fotonický tenzorový procesor teda spracováva a ukladá svoje údaje paralelne, čím sa výrazne urýchľuje proces strojového učenia. Okrem toho pri rovnakom zaťažení spotrebováva iba zlomok energie oproti klasickým tenzorovým procesorom, ktoré sú až trojnásobne pomalšie.

Procesor obsahuje aj elektrooptické rozhranie, ktoré umožňuje lepšie čítanie a zápis údajov a taktiež prepojenie s inými architektúrami. Takýto procesor by našiel okrem strojového učenia uplatnenie aj vo veľkých dátových centrách, prípadne v iných zariadeniach, ktoré si vyžadujú vysokú rýchlosť prenosu dát.

Umelá inteligencia nachádza čoraz väčšie uplatnenie

V súčasnosti umelá inteligencia nachádza uplatnenie pri plnení rôznych zložitých úloh. Nedávno reštaurátor fotografií a videí na YouTube pomocou umelej inteligencie prerobil staré zábery z pristátia na Mesiaci.

Neostáva nám tak nič iné, ako s nadšením sledovať ďalší vývoj tejto prelomovej technológie, ktorá by mohla navždy zmeniť strojové učenie a neurónové siete. Na vývoji strojového učenia pracuje aj spoločnosť Google, ktorá chce dosiahnuť, aby sa umelá inteligencia rozvíjala a rozhodovala sama bez zásahu programátorov.