Редактор Downcodes поможет вам понять последние достижения физических нейронных сетей (PNN)! Эта новая технология использует характеристики физических систем для вычислений и, как ожидается, преодолеет ограничения существующих моделей искусственного интеллекта. Он может не только обучать крупномасштабные модели ИИ, но также осуществлять периферийные вычисления с низким энергопотреблением и выполнять локальный вывод на таких устройствах, как смартфоны, что полностью изменит сценарии применения ИИ и откроет беспрецедентные возможности.
Недавно ученые из нескольких институтов открыли новую технологию — физические нейронные сети (PNN). Это не привычные нам цифровые алгоритмы, работающие в компьютерах, а совершенно новый интеллектуальный метод вычислений, основанный на физических системах.
PNN, как следует из названия, представляют собой нейронные сети, которые используют характеристики физических систем для выполнения вычислений. Хотя в настоящее время это нишевая область исследований, они могут оказаться одной из самых недооцененных возможностей современного ИИ.
Потенциал PNN: большие модели, низкое энергопотребление, периферийные вычисления
Представьте себе, если бы мы могли обучать модели искусственного интеллекта, которые в 1000 раз больше, чем сегодня, но при этом обеспечивать возможность локального частного вывода на периферийных устройствах, таких как смартфоны или датчики. Это звучит как сценарий из научной фантастики, но исследования показывают, что это не невозможно?
Чтобы добиться крупномасштабного обучения PNN, исследователи изучают методы, в том числе основанные на обратном распространении ошибки и без него. У каждого из этих методов есть свои плюсы и минусы, и ни один из них в настоящее время не достигает такого же масштаба и производительности, как алгоритм обратного распространения ошибки, широко используемый в глубоком обучении. Но ситуация быстро меняется, и разнообразная экосистема технологий обучения дает подсказки для использования PNN.
Реализация PNN включает в себя множество областей, включая оптику, электронику и компьютерные вычисления, основанные на мозге. Они могут быть структурированы аналогично цифровым нейронным сетям для выполнения таких вычислений, как умножение матрицы на вектор, или они могут пожертвовать этим структурным сходством ради потенциальных преимуществ в скорости/энергии и позволить физической системе выполнять свои наиболее естественные вычисления.
Будущее PNN: помимо производительности цифрового оборудования
Будущие применения PNN, вероятно, будут очень широкими: от больших генеративных моделей до задач классификации в интеллектуальных датчиках. Их необходимо будет обучить, но ограничения на обучение могут различаться в зависимости от приложения. Идеальный метод обучения должен быть независимым от модели, быстрым и энергоэффективным, а также устойчивым к изменениям оборудования, дрейфу и шуму.
Хотя развитие PNN полно потенциала, оно также сталкивается со многими проблемами. Как обеспечить стабильность PNN на этапах обучения и вывода. Как интегрировать эти физические системы с существующей цифровой аппаратной и программной инфраструктурой?
Адрес статьи: https://arxiv.org/pdf/2406.03372.
Появление физических нейронных сетей (PNN) принесло новые надежды и проблемы в области искусственного интеллекта. Ожидается, что в будущем, по мере развития технологий и решения проблем, PNN сыграют важную роль в различных областях и поднимут искусственный интеллект на новые высоты. Редактор Downcodes продолжит следить за последними достижениями в области исследований PNN, так что следите за обновлениями!