O editor de Downcodes levará você a entender os últimos avanços das redes neurais físicas (PNNs)! Esta tecnologia emergente utiliza as características dos sistemas físicos para cálculos e espera-se que ultrapasse as limitações dos modelos de IA existentes. Ele pode não apenas treinar modelos de IA em larga escala, mas também alcançar computação de ponta de baixo consumo de energia e realizar inferências locais em dispositivos como smartphones, o que mudará completamente os cenários de aplicação da IA e trará possibilidades sem precedentes.
Recentemente, estudiosos de diversas instituições descobriram uma nova tecnologia – redes neurais físicas (PNNs). Estes não são os algoritmos digitais com os quais estamos familiarizados em execução em computadores, mas um novo método de computação inteligente baseado em sistemas físicos.
PNNs, como o nome sugere, são redes neurais que exploram as características dos sistemas físicos para realizar cálculos. Embora atualmente sejam uma área de pesquisa de nicho, podem ser uma das oportunidades mais subvalorizadas na IA moderna.
O potencial dos PNNs: modelos grandes, baixo consumo de energia, edge computing
Imagine se pudéssemos treinar modelos de IA mil vezes maiores do que os atuais, mas também permitir inferências locais e privadas em dispositivos de ponta, como smartphones ou sensores. Parece cenário de ficção científica, mas pesquisas mostram que não é impossível.
Para alcançar o treinamento em larga escala de PNNs, os pesquisadores estão explorando métodos que incluem aqueles baseados em retropropagação e aqueles sem retropropagação. Cada um desses métodos tem prós e contras, e atualmente nenhum atinge a mesma escala e desempenho que o algoritmo de retropropagação amplamente utilizado em aprendizado profundo. Mas a situação está a mudar rapidamente e o ecossistema diversificado de tecnologias de formação fornece pistas para a utilização dos PNN.
A implementação de PNNs envolve vários campos, incluindo óptica, eletrônica e computação inspirada no cérebro. Eles podem ser estruturados de maneira semelhante às redes neurais digitais para realizar cálculos como multiplicação de vetores de matrizes, ou podem sacrificar essa semelhança estrutural por vantagens potenciais de velocidade/energia e deixar o sistema físico realizar seus cálculos mais naturais.
O futuro dos PNNs: além do desempenho do hardware digital
As aplicações futuras dos PNNs provavelmente serão muito amplas, abrangendo desde grandes modelos generativos até tarefas de classificação em sensores inteligentes. Eles precisarão ser treinados, mas as restrições para o treinamento podem variar dependendo da aplicação. Um método de treinamento ideal deve ser independente de modelo, rápido e eficiente em termos de energia, e robusto à variação de hardware, desvio e ruído.
Embora o desenvolvimento de PNNs seja cheio de potencial, também enfrenta muitos desafios. Como garantir a estabilidade dos PNNs durante as fases de treinamento e inferência. Como integrar esses sistemas físicos com a infraestrutura digital de hardware e software? Estas são questões que precisam ser abordadas.
Endereço do artigo: https://arxiv.org/pdf/2406.03372
O surgimento das redes neurais físicas (PNNs) trouxe novas esperanças e desafios ao campo da inteligência artificial. No futuro, à medida que a tecnologia continua a desenvolver-se e os problemas são resolvidos, espera-se que os PNNs desempenhem um papel importante em vários campos e promovam a inteligência artificial a novos patamares. O editor do Downcodes continuará atento aos últimos avanços das pesquisas dos PNNs, portanto, fique atento!