Технологии IBM позволяют ускорить развитие искусственного интеллекта

Технологии IBM позволяют ускорить развитие искусственного интеллекта

Нейросети обучаются быстрее благодаря технологии IBM

Искусственный интеллект — полезная, но ресурсозатратная технология. В попытках ускорить обучение нейросети новыми знаниями специалисты часто выходят за рамки её оптимального энергопотребления. В итоге работа с ИИ может попросту стать невыгодной.

Решить эту проблемы призваны новые технологии IBM. На прошедшей в начале декабря конференции NeurIPS 2018 американская компания представила несколько разработок, которые позволяют снизить уровень потребления энергии при работе с нейросетями.

Проблема расходования энергоресурсов искусственным интеллектом

Сейчас для развития нейросетей используется 32-битная и 16-битная вычислительная техника. Она гарантирует высокую скорость обучения ИИ, но есть и обратная сторона медали — чем выше скорость, тем больше энергии уходит. Высокий уровень энергопотребления в контексте развития искусственного интеллекта делают работу специалистов крайне дорогой.

Технологии IBM: что, как и зачем

Сотрудники корпорации IBM решили отказаться от быстрых, но не дешёвых технологий, и создали более оптимизированную в затратах технику.

Специалисты компании полностью поменяли аппаратные составляющие нейросети. В рамках программы IBM Research они также изменили формат её работы. Теперь ИИ используется не для решения конкретных задач, а способен действовать широкопрофильно и затрагивать разные сферы.

На NeurIPS 2018 исследователи IBM представили две разработки. В первой рассказывается, что компании удалось сохранить 16-битный уровень точности работы на 8-битной системе. При этом скорость обучения ИИ в несколько раз выше, чем у 16-битной.

Вторая разработка — самая главная. Так как раскрывает, за счёт чего IBM смогла снизить уровень потребления энергии в 33 раза. Низкая точность аналоговых чипов компенсируется высокой производительностью обучения в нишах с использованием энергоресурсов.

Судя по всему, технологии IBM в будущем сделают использование нейросетей более доступным и рентабельным с финансовой точки зрения. А это значит, что не за горами очередная новость про новую веху развития искусственного интеллекта.