Новая архитектура ИИ имитирует работу человеческого мозга

Исследователи из Массачусетского университета представили архитектуру ANT, которая радикально сокращает энергопотребление нейросетей. В отличие от современных моделей, работающих по жесткому тактовому циклу, система перенимает принципы биологического мозга, активируя лишь необходимые группы нейронов в ответ на поступающие данные, что делает вычисления на порядки экономичнее.

Команда под руководством профессора Хавы Зигельман разработала решение, устраняющее главный недостаток существующих ИИ — избыточную энергозатратность. Современные алгоритмы требуют колоссальных мощностей, так как обновляют миллионы параметров одновременно. Человеческий мозг, напротив, действует асинхронно и потребляет около 20 ватт. Архитектура Asynchronous Neural Turing networks позволяет внедрить этот принцип в цифровые системы, сохраняя совместимость с методами глубокого обучения. Авторы проекта опирались на доказанные еще в 1995 году теории о вычислительной мощности рекуррентных сетей. Внедрение ANT способно изменить вектор развития технологий: вместо бесконечного наращивания параметров разработчики смогут сосредоточиться на создании компактных и энергоэффективных систем для робототехники и автономного транспорта.