Программа с говорящим названием Whetstone (англ. точильный камень) была разработана учеными Сандийских национальных лабораторий, чтобы уменьшить число схем, необходимых для выполнения задач искусственного интеллекта. В отличие от многих аналогичных продуктов она работает на различных нейронных платформах, пишет EurekAlert.

Искусственные нейроны — это, по сути, конденсаторы, абсорбирующие и накапливающие электрические заряды, которые они выделяют потом в виде крошечных вспышек электричества. Нейроморфные микрочипы собирают нейросети в большие системы, имитирующие человеческий мозг. Они посылают электрические стимулы в нейроны, зажигая их в непредсказуемом порядке. Из-за этого нейроморфные системы часто медленнее традиционных компьютеров. Однако они требуют меньше энергии, а также иного подхода к программированию.

Whetstone, работающий как дополнительный компьютерный код, тренирует и «затачивает» искусственные нейроны так, чтобы они зажигались только тогда, когда набирается достаточное количество энергии — то есть, информации.

Процесс оптимизации можно представить себе в виде взаимодействия учителя и класса очень болтливых школьников. Им велели всем вместе определить, что за предмет лежит на столе учителя. Раньше они бы засыпали вопросами своего ментора, которому пришлось бы выслушивать все, в том числе смешки и глупости. Этот огромный объем информации требует больше вычислений, а значит — больше времени и расходов.

С Whetstone новый строгий учитель отвечает только тем ученикам, которые поднимают руку, не обращая внимания на остальные высказывания.

«Наш результат показывает, что классический способ — вычисления всего без упрощения — расточительство. Мы можем сэкономить энергию и сделать все правильно», — говорит математик Уильям Севера.

Такое упрощение в потенциале может увеличить количество ошибок, однако огромное число участвующих в процессе нейронов компенсирует вероятность неточностей, указывает он.

Чип, в десятки раз повышающий производительность нейронных сетей, разработали в прошлом году в Принстоне. Он работает с вычислениями в оперативной памяти, значительно сокращая и время, и потребление энергии.