Yapay Zeka Normalin 100 Katı Enerji Tasarrufu Sağlayabilir

Büyük merak konusu olan yapay zeka ve onun hayatımıza getireceğini yenilikler her geçen gün daha fazla konuşuluyor, tartışılıyor. Geniş kapsamlı çalışmaların yapıldığı yapay zekanın yakın gelecekte birçok mesleğin yerini alacağı söyleniyor. Son zamanlardaki söylentilerden birisi de enerji tasarrufu konusu.
Bu yazımda sizlere IBM’in yeni yapay sinapslarıyla yapay zekanın nasıl daha fazla enerji tasarrufu sağlayabileceğini göstereceğim.

Yapay sinir ağları yapay zeka çalışmalarının olmazsa olmazıdır.

5ie2fc - Yapay Zeka Normalin 100 Katı Enerji Tasarrufu Sağlayabilir
Yapay sinir ağları verilerle boğuşur, konuşma metnini çevirir ve görüntüleri neredeyse kusursuz bir doğrulukta tanımlayabilirler ancak bu işlemler biraz yavaştır. Çünkü insan beyninin yapısında gevşek bir şekilde bulunan sinir ağları, tipik olarak donanımdan ziyade yazılımda oluşturulur ve yazılım geleneksel bilgisayar çipleri üzerinde çalışır.

IBM, sinir ağının temel özelliklerini doğrudan bir silikonda oluşturmanın 100 kat daha verimli olduğunu gösterdi. Bu şekilde üretilen cipsler önümüzdeki yıllarda makine öğrenmeyi turboşarj edebilir.

kiyyph - Yapay Zeka Normalin 100 Katı Enerji Tasarrufu Sağlayabilir
IBM yongası, yazılımda yazılan bir sinir ağı gibi, beyindeki bireysel nöronları birbirine bağlayan sinapsları taklit eder. Ağın öğrenebilmesi için bu sinaptik bağlantıların gücü ayarlanmalıdır. Bu, yaşayan bir beyinde zamanla büyüyerek ya da soldurulmuş bağlantılar biçiminde gerçekleşir, yazılımda yeniden üretilmesi kolaydır ancak şimdiye kadar donanımla elde edilmesini zorlaştırmaktadır.
IBM çalışanları, Nature dergisinde yayınlanan bir araştırma makalesinde mikro elektronik sinapsları gösterdiler. Çalışmaları, iki tür sinaps kullanarak sinir bilimden(neuroscience) ilham alır: Yazılım için kısa süreçli olan ve hafıza için uzun süreçli olan. Ayrıca çalışanlar iki basit görüntü tanıma görevinin bileşenlerinden oluşturulan bir sinir ağını test ettiler: el yazısı ve renkli görüntü sınıflandırması. Sistemin, sadece yüzde 1 kadar enerji tüketmiş olmasına rağmen tam olarak yazılım tabanlı bir derin sinir ağı olduğunu buldular.

Bu yenilik başka alanlarda da kritik öneme sahip olabilir.

gyv5fg - Yapay Zeka Normalin 100 Katı Enerji Tasarrufu Sağlayabilir
Bu çalışmalar sadece yapay zeka için önemli değil. Ticari üretim bazında düşünürsek, IBM’in yaptığı büyük bir ticari başarı olabilir. Şirket bugünlerde bilgisayar çipleri satmıyor olsa da, yeni mikro elektronik bileşenlerin bir sonraki ilerlemeler için ivme kazandırmaya yardımcı olabileceğini umarak bilgisayar donanımını yeniden icat etme çabalarına yatırım yapabilirler. Bu yeni teknik ilk adım olabilir. Makine öğrenimini akıllı telefonlar gibi küçük cihazlarda uygulamayı daha verimli ve kolay hale getirebilir.

Görüş Bildirin!

Daha iyi bir kullanıcı deneyimi için
görüşlerinizi bekliyoruz