Inžinieri z Northwestern University vyvinuli nové nanoelektronické zariadenie, ktoré dokáže vykonávať presné úlohy klasifikácie strojového učenia s najvyššou energetickou efektívnosťou doteraz. Toto zariadenie spotrebuje stokrát menej energie ako súčasné technológie, čo umožňuje spracovávať veľké množstvo dát a vykonávať úlohy umelej inteligencie (AI) v reálnom čase bez potreby prenášať dáta do cloudu na analýzu1.
Toto zariadenie je ideálne pre priame začlenenie do nositeľnej elektroniky (ako sú inteligentné hodinky a fitness sledovače) pre spracovanie dát v reálnom čase a takmer okamžité diagnostiky. Inžinieri testovali koncept tým, že zariadenie použili na klasifikáciu veľkého množstva informácií z verejne dostupných súborov dát elektrokardiogramov (EKG). Zariadenie nielen efektívne a správne identifikovalo nepravidelný srdcový rytmus, ale tiež dokázalo určiť podtyp arytmií z šiestich rôznych kategórií1.
Pre súčasné technológie na báze kremíka, ktoré kategorizujú dáta z veľkých súborov ako sú EKG, je potrebných viac ako 100 tranzistorov – každý vyžaduje vlastnú energiu na beh. Avšak nanoelektronické zariadenie Northwesternu dokáže vykonávať rovnakú klasifikáciu strojového učenia len s dvoma zariadeniami. Týmto znížením počtu zariadení výskumníci drasticky znížili spotrebu energie a vyvinuli oveľa menšie zariadenie, ktoré môže byť integrované do štandardného nositeľného gadgetu1.
Tieto nanoelektronické zariadenia by mohli byť nakoniec začlenené do každodenných nositeľných zariadení, prispôsobených zdravotnému profilu každého užívateľa pre aplikácie v reálnom čase. Umožnili by ľuďom využiť najviac dát, ktoré už zbierajú, bez vyčerpania energie. „Nástroje umelej inteligencie spotrebúvajú stále väčšiu časť elektrickej siete,“ povedal Hersam. „Je to neudržateľná cesta, ak budeme naďalej spoliehať na konvenčný počítačový hardvér“1.
Nový tranzistor pre energeticky efektívne AI
Nový rekonfigurovateľný tranzistor môže vykonávať procesy AI s použitím stokrát menej elektriny ako štandardné tranzistory nachádzajúce sa v čipoch na báze kremíka3. Tieto tranzistory sú vyrobené z disulfidu molybdénu a uhlíkových nanotrubíc. Môžu byť neustále rekonfigurované elektrickými poliami tak, aby takmer okamžite zvládli viacero krokov v procesoch riadených AI3.
Na rozdiel od tranzistorov na báze kremíka, ktoré pôsobia ako malé elektronické prepínače zapnuté alebo vypnuté, môžu vykonávať iba jeden krok naraz. To znamená, že úloha AI, ktorá by inak vyžadovala 100 tranzistorov na báze kremíka, by mohla namiesto toho použiť len jeden rekonfigurovateľný tranzistor, čím by sa znížila spotreba energie3.
Budúcnosť nositeľnej elektroniky
Takéto energeticky efektívne tranzistory by mohli byť obzvlášť cenné pri použití AI na zariadeniach, ktoré majú obmedzenú životnosť batérie alebo ktoré nemôžu udržiavať neustály bezdrôtový prístup k internetu na AI založených na cloude bežiacich v diaľkových dátových centrách, hovorí člen výskumného tímu Vinod Sangwan na Northwestern University3.
Bezpečnosť dát by mohla byť tiež zlepšená, keďže AI by mohli bežať priamo na nositeľných zariadeniach bez prenosu citlivých zdravotných údajov na iné miesta. Avšak výskumníci stále zisťujú, ako prekročiť vytvorenie niekoľkých rekonfigurovateľných tranzistorov pre laboratórne experimenty. Dúfajú, že nakoniec budú schopní hromadne vyrábať takéto tranzistory pomocou štandardného výrobného zariadenia pre čipy3.
