Opisują go szerzej w Nature Electronics, wyjaśniając, że ich infrastruktura cechuje się aż sześciokrotnie wyższą od dotychczasowej efektywnością energetyczną. Z jej wykorzystaniem możliwe mają stać się obliczenia i przechowywanie danych na podobnych zasadach jak ma to miejsce w biologicznych sieciach neuronowych.
Niewątpliwą zaletą będzie również ograniczenie zapotrzebowania tych technologii na energię elektryczną. To istotna zmiana, wszak narzędzia oparte na sztucznej inteligencji cechują się ogromnym zużyciem. A przecież nic nie wskazuje na to, by miały one odejść w zapomnienie w najbliższych latach – wręcz przeciwnie. Z tego względu warto czekać na dalsze postępy amerykańskich inżynierów.
O realnym udziale sztucznej inteligencji w globalnym bilansie energetycznym najlepiej świadczy fakt, że do 2027 roku tego typu technologie będą odpowiadały za zużycie na poziomie całej Holandii. Będzie to około 0,5% w skali świata, co nie brzmi może jak powalająca na kolana wartość, ale zarazem oznacza ekwiwalent egzystencji milionów ludzi. Kluczowe w szukaniu sposobów na uzyskanie energooszczędności przez sztuczną inteligencję było podpatrywanie natury.
Układ stworzony przez naukowców z Oregon State University wykazuje aż sześciokrotną poprawę w zakresie wydajności energetycznej
Innymi słowy, naukowcy inspirowali się tym, jak funkcjonują biologiczne sieci neuronowe. I wydaje się, że było to słuszne podejście. W konsekwencji narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję będą mogły realizować postawione przed nimi zadania, takie jak wykonywanie obliczeń, w sposób bardziej energooszczędny.
Czytaj też: Zaskakująca obserwacja pokazuje, jak przechowywać informacje kwantowe. Nikt się tego nie spodziewał
Ale co dokładnie zrobili członkowie zespołu badawczego? Jak wyjaśniają, skupili się na elementach znanych jako ESO. Są to układy będące tlenkami stabilizowanymi entropijnie stanowiące część memrystorów, czyli rezystorów pamięci. Poprzez optymalizację składu ESO badacze sprawili, że cały układ jest w stanie wykonywać zadania przy znacznie mniejszym zużyciu energii niż jednostka centralna komputera. To istotny krok do przodu, szczególnie w kontekście rosnącego udziału sztucznej inteligencji w codziennym życiu.
