Чип, работающий как мозг, может снизить энергопотребление ИИ на 70%

Учёные создали новый тип наноэлектронного устройства, которое может значительно сократить энергопотребление систем искусственного интеллекта. Эта инновация вдохновлена тем, как обрабатывает информацию человеческий мозг, и предлагает более эффективную альтернативу современному энергоёмкому оборудованию для ИИ.

Исследовательская группа под руководством Кембриджского университета разработала модифицированную версию оксида гафния, которая функционирует как высокостабильный «мемристор» с низким энергопотреблением — компонент, предназначенный для воспроизведения того, как нейроны соединяются и взаимодействуют в мозге. Их результаты были опубликованы в журнале Science Advances.

Современный ИИ опирается на традиционные компьютерные чипы, которые постоянно перемещают данные между памятью и процессорами. Такая постоянная передача данных требует большого количества электроэнергии, и спрос на неё продолжает расти по мере того, как ИИ используют всё чаще.

Нейроморфные вычисления предлагают иной подход. Вместо разделения памяти и обработки они объединяют обе функции в одном месте, подобно тому, как работает мозг. Этот метод может сократить энергопотребление на целых 70%, а также позволить системам учиться и адаптироваться более естественным образом.

Большинство существующих мемристоров работают за счёт образования крошечных проводящих нитей внутри материалов на основе оксидов металлов. Эти нити, как правило, ведут себя непредсказуемо и часто требуют высокого напряжения, что ограничивает их практическую применимость в крупномасштабных вычислениях.

Кембриджские исследователи пошли по другому пути. Они разработали тонкоплёночную структуру на основе гафния, которая переключает состояния с помощью более контролируемого механизма. Добавив