Editor Downcode akan membawa Anda memahami kemajuan terkini jaringan saraf fisik (PNN)! Teknologi baru ini menggunakan karakteristik sistem fisik untuk perhitungan dan diharapkan dapat menembus keterbatasan model AI yang ada. Hal ini tidak hanya dapat melatih model AI berskala lebih besar, tetapi juga mencapai komputasi edge berenergi rendah dan melakukan inferensi lokal pada perangkat seperti ponsel pintar, yang akan sepenuhnya mengubah skenario penerapan AI dan menghadirkan kemungkinan yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Baru-baru ini, para peneliti dari berbagai institusi telah menemukan teknologi baru—jaringan saraf fisik (PNN). Ini bukanlah algoritma digital yang biasa kita jalankan di komputer, namun sebuah metode komputasi cerdas baru yang berbasis pada sistem fisik.
PNN, seperti namanya, adalah jaringan saraf yang mengeksploitasi karakteristik sistem fisik untuk melakukan penghitungan. Meskipun saat ini merupakan bidang penelitian khusus, hal ini mungkin merupakan salah satu peluang yang paling diremehkan dalam AI modern.
Potensi PNN: model besar, konsumsi energi rendah, komputasi edge
Bayangkan jika kita dapat melatih model AI yang 1.000 kali lebih besar dibandingkan saat ini, namun juga memungkinkan inferensi lokal dan pribadi pada perangkat edge, seperti ponsel pintar atau sensor? Kedengarannya seperti skenario fiksi ilmiah, namun penelitian menunjukkan bahwa hal tersebut bukannya tidak mungkin.
Untuk mencapai pelatihan PNN skala besar, para peneliti sedang menjajaki metode termasuk yang berbasis backpropagation dan yang tanpa backpropagation. Masing-masing metode ini memiliki kelebihan dan kekurangan, dan saat ini tidak ada yang mencapai skala dan kinerja yang sama seperti algoritma propagasi mundur yang banyak digunakan dalam pembelajaran mendalam. Namun situasinya berubah dengan cepat, dan beragamnya ekosistem teknologi pelatihan memberikan petunjuk bagi pemanfaatan PNN.
Penerapan PNN melibatkan berbagai bidang, termasuk optik, elektronik, dan komputasi yang diilhami otak. Mereka dapat disusun dengan cara yang mirip dengan jaringan saraf digital untuk melakukan penghitungan seperti perkalian matriks-vektor, atau mereka dapat mengorbankan kesamaan struktural ini demi potensi keunggulan kecepatan/energi dan membiarkan sistem fisik melakukan penghitungan paling alami.
Masa depan PNN: Melampaui kinerja perangkat keras digital
Penerapan PNN di masa depan kemungkinan besar akan sangat luas, mulai dari model generatif besar hingga tugas klasifikasi pada sensor pintar. Mereka perlu dilatih, namun kendala pelatihan mungkin berbeda-beda tergantung pada penerapannya. Metode pelatihan yang ideal harus bersifat model-agnostik, cepat dan hemat energi, serta tahan terhadap variasi perangkat keras, penyimpangan, dan kebisingan.
Meskipun pengembangan PNN penuh potensi, namun juga menghadapi banyak tantangan. Bagaimana cara memastikan stabilitas PNN selama fase pelatihan dan inferensi? Bagaimana cara mengintegrasikan sistem fisik ini dengan infrastruktur perangkat keras dan perangkat lunak digital yang ada?
Alamat makalah: https://arxiv.org/pdf/2406.03372
Munculnya jaringan saraf fisik (PNN) telah membawa harapan dan tantangan baru di bidang kecerdasan buatan. Di masa depan, seiring dengan kemajuan teknologi dan penyelesaian masalah, PNN diharapkan dapat memainkan peran penting di berbagai bidang dan mendorong kecerdasan buatan ke tingkat yang lebih tinggi. Editor Downcodes akan terus memperhatikan kemajuan penelitian terbaru PNN, jadi pantau terus!