❓ «Мышиный» искусственный интеллект: как создают микросхемы с живыми нервными клетками
Для тренировки GPT-4 потребовалось двадцать пять тысяч видеокарт Nvidia A100 и около ста дней, а один день её работы стоит миллионы долларов. «Прожорливость» современных нейросетей постоянно растёт. Им требуется всё больше ресурсов: данных для обучения и людей-репетиторов, вычислительной мощности и электричества. А с ростом применимости практически во всех сферах нашей жизни высокая во всех смыслах стоимость AI-решений заставляет искать альтернативные платформы — и новые, в том числе биоматериалы — для реализации таких вычислений.
Некоторые исследователи полагают, что решение проблемы стоит искать в области биологии. По их мнению, интеграция живых нейронов в аппаратные решения поможет драматически снизить энергопотребление при сложных вычислениях и обеспечить недостижимую для существующих архитектур производительность.
Пока это скорее концепция, чем реальность, но отдельные компании добились первых успехов. О том, как электроды подсказывали нейронам, где мяч, кому удалось создать работающую «гибридную» систему и стоит ли в ближайшее время ждать «мышиный» искусственный интеллект, читайте в новом посте.
Читать➡
#приборы #AI
Для тренировки GPT-4 потребовалось двадцать пять тысяч видеокарт Nvidia A100 и около ста дней, а один день её работы стоит миллионы долларов. «Прожорливость» современных нейросетей постоянно растёт. Им требуется всё больше ресурсов: данных для обучения и людей-репетиторов, вычислительной мощности и электричества. А с ростом применимости практически во всех сферах нашей жизни высокая во всех смыслах стоимость AI-решений заставляет искать альтернативные платформы — и новые, в том числе биоматериалы — для реализации таких вычислений.
Некоторые исследователи полагают, что решение проблемы стоит искать в области биологии. По их мнению, интеграция живых нейронов в аппаратные решения поможет драматически снизить энергопотребление при сложных вычислениях и обеспечить недостижимую для существующих архитектур производительность.
Пока это скорее концепция, чем реальность, но отдельные компании добились первых успехов. О том, как электроды подсказывали нейронам, где мяч, кому удалось создать работающую «гибридную» систему и стоит ли в ближайшее время ждать «мышиный» искусственный интеллект, читайте в новом посте.
Читать
#приборы #AI