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纳米磁铁可以辨别葡萄酒,并可以缓解艾对能源的渴望
2022年07月23日    阅读量:     新闻来源:中国化工网 okmart.com  |  投稿

人脑处理大量信息。当葡萄酒爱好者品尝一种新葡萄酒时,他们大脑中的神经网络会处理来自每一口的一系列数据。神经元中的突触启动,衡量每一位数据的重要性鈥攁酸度、果味、苦味鈥攂然后将其传递给网络中的下一层神经元。随着信息的流动,大脑解析出葡萄酒的类型。

科学家希望人工智能(AI)系统也成为复杂的数据鉴赏家,因此他们设计了神经网络的计算机版本来处理和分析信息。人工智能在许多任务中都在追赶人脑,但通常做同样的事情会消耗更多的能量。我们的大脑在进行这些计算时,估计平均耗电20瓦。人工智能系统可以使用数千倍。这种硬件也会滞后,使人工智能比我们的大脑更慢、效率更低、效率更低。人工智能研究的一个大领域正在寻找能耗较低的替代品。

现在,在《应用物理评论》杂志上发表的一项研究中,美国国家标准与技术研究所(NIST)的科学家及其合作者开发了一种新型的人工智能硬件,这种硬件可以使用更少的能源,运行更快鈥攁它已经通过了一个虚拟的品酒测试。

与传统计算机系统一样,人工智能包括物理硬件电路和软件。人工智能系统硬件通常包含大量的传统硅芯片,作为一个整体,这些芯片需要消耗大量的能源:例如,训练一个最先进的商业自然语言处理器大约需要190兆瓦时(MWh)的电能,大约相当于美国16个人一整年的用电量。这是在人工智能完成一天训练任务之前。

一种能源密集度较低的方法是使用其他类型的硬件来创建人工智能的神经网络,研究团队正在寻找替代方法。磁隧道结(MTJ)是一种很有前途的器件,它擅长神经网络使用的各种数学,只需要相当少的能量。其他基于MTJ的新型设备的能耗比传统硬件设备低几倍。MTJ也可以更快地运行,因为它们在进行计算的同一位置存储数据,不同于在其他地方存储数据的传统芯片。也许最重要的是,MTJ在商业上已经很重要了。多年来,它们一直是硬盘驱动器的读写磁头,如今被用作新型计算机存储器。

虽然研究人员基于其过去在硬盘和其他设备中的性能对MTJ的能效有信心,但能耗不是本研究的重点。他们首先需要知道MTJ阵列是否可以作为神经网络工作。为了找到答案,他们把它当成了一次虚拟品酒会。

拥有NIST“人工智能硬件”项目的科学家及其马里兰大学的同事从位于加利福尼亚州圣何塞的Western Digital研究中心的合作者提供的MTJ中制造并编程了一个非常简单的神经网络。

就像任何葡萄酒鉴赏家一样,人工智能系统需要训练其虚拟味觉。该团队使用来自178个数据集(由三种葡萄制成)的148种葡萄酒对网络进行了训练。每个虚拟葡萄酒都有13个特征需要考虑,例如酒精含量、颜色、类黄酮、灰分、碱度和镁。每个特征都被分配了一个介于0和1之间的值,以便网络在区分一种葡萄酒和其他葡萄酒时考虑。

NIST物理学家布赖恩·霍斯金斯(BrianHoskins)说:“这是一种虚拟品酒,但品酒是通过分析设备进行的,与亲自品尝相比,这种设备效率更高,但乐趣更少。”。

然后在完整的数据集上进行了虚拟品酒测试,其中包括30种它以前从未见过的葡萄酒。系统通过,成功率为95.3%。在30种没有经过培训的葡萄酒中,它只犯了两个错误。研究人员认为这是一个好兆头。

NIST物理学家贾贝斯·麦克莱兰德(Jabez McClelland)说:“95.3%的数据表明这是可行的。”。

重点不是建立一个人工智能侍酒师。相反,这一早期的成功表明,一系列MTJ设备有可能被扩展并用于构建新的人工智能系统。虽然人工智能系统使用的能源量取决于其组件,但使用MTJ作为突触可以大幅减少一半甚至更多的能源使用,这可以降低“智能”服装、微型无人机或在源头处理数据的传感器等应用中的能耗。

麦克莱兰德说:“与传统的基于软件的方法相比,通过使用这种阵列实现大型神经网络,很可能实现显著的节能。”。

标签:技术中心石油化工
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