В России придумали, как сократить энергопотребление от нейросетей в два раза

Эти технологии предполагают внедрение акселератора для нейросетевых моделей, который сможет повысить эффективность аппаратуры на 30–40% без заметной потери качества. В основу бинарных нейросетей (БМ-сетей) лег новый подход, исключающий умножение из вычислений в нейронах и заменяющий его операциями сложения и определения максимального значения, что существенно упрощает вычислительные процессы.

БМ-нейрон, новаторское открытие в области искусственного интеллекта, демонстрирует функции, аналогичные работе биологических биполярных нейронов, ключевых для процессов стимуляции и ингибирования в живых организмах. Эти нейроны играют важную роль в передаче сенсорной информации, например, в сетчатке глаза. 

Подобные компьютерные нейронные сети, основанные на принципах БМ-нейронов, имеют потенциал для революционизации сферы искусственного интеллекта, предоставляя новые возможности для его применения. Прогнозируется, что в не таком уж и отдаленном будущем эти инновационные нейросети могут полностью заменить традиционные модели ИИ, которые используются сейчас.

Владимир Арлазаров, руководитель компании Smart Engines, поделился своими мыслями с журналистами. Он утверждает, что нас ожидает революция в сфере искусственного интеллекта и настаивает на необходимости кардинального обновления подходов к разработке ИИ, вместо банального увеличения числа нейронов и транзисторов. По его словам, будущее принадлежит личным ИИ, которые будут полностью независимы и интегрированы в устройства пользователей, в отличие от централизованных систем вроде Chat GPT.