Поищите в Интернете «обучение на протяжении всей жизни», и вы найдете подробный список приложений, которые научат вас шить, играть в шахматы или даже говорить на новом языке. Однако в развивающихся областях искусственного интеллекта (ИИ) и автономных устройств «обучение на протяжении всей жизни» означает нечто иное — и оно немного более сложное.
Это относится к способности устройства непрерывно работать, взаимодействовать с окружающей средой и учиться у нее — самостоятельно и в режиме реального времени.
Эта способность имеет решающее значение для развития некоторых из наших наиболее многообещающих технологий — от автоматизированных дронов-доставщиков и беспилотных автомобилей до внепланетных марсоходов и роботов, способных выполнять работу, слишком опасную для людей.
Во всех этих случаях ученые с головокружительной скоростью разрабатывают алгоритмы, позволяющие осуществить такое обучение.
Но специализированные аппаратные ускорители искусственного интеллекта или чипы, необходимые устройствам для запуска этих новых алгоритмов, должны не отставать. Именно эту задачу взял на себя Анхель Янгуас-Гил, исследователь Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США (DOE).
Его работа является частью Аргоннской микроэлектронной инициативы. Янгуас-Гил и многопрофильная группа коллег недавно опубликовали в журнале Nature Electronics статью , в которой исследуются проблемы программирования и аппаратного обеспечения, с которыми сталкиваются устройства, управляемые искусственным интеллектом, и то, как мы можем преодолеть их с помощью проектирования.
Обучение в режиме реального времени Современные подходы к ИИ основаны на модели обучения и вывода.
Разработчик «обучает» возможности ИИ в автономном режиме использовать только определенные типы информации для выполнения определенного набора задач, тестирует его производительность и затем устанавливает его на целевое устройство.
«В этот момент устройство больше не может учиться на новых данных или опыте», — объясняет Янгуас-Гил.
«Если разработчик хочет расширить возможности устройства или улучшить его производительность, он или она должны вывести устройство из эксплуатации и обучить систему с нуля». Для сложных приложений эта модель просто невозможна.
«Представьте себе планетоход, который сталкивается с объектом, который он не был обучен распознавать. Или он входит в местность, для навигации по которой он не был обучен», — продолжает Янгуас-Гил.
«Учитывая временной разрыв между марсоходом и его операторами, его выключение и попытка переобучить его для работы в этой ситуации не сработают. Вместо этого марсоход должен иметь возможность собирать новые типы данных.
информация к информации, которая у него уже есть, и задачи, связанные с ней. А затем принимать решения о том, что делать дальше, в режиме реального времени». Проблема в том, что обучение в реальном времени требует значительно более сложных алгоритмов.
В свою очередь, для работы этих алгоритмов требуется больше энергии, больше памяти и больше гибкости от аппаратных ускорителей. И эти чипы почти всегда строго ограничены по размеру, весу и мощности — в зависимости от устройства.
Ключи к ускорению обучения на протяжении всей жизни Согласно документу, ускорителям искусственного интеллекта необходим ряд возможностей, позволяющих их хост-устройствам непрерывно обучаться.
Возможность обучения должна быть расположена на устройстве. В большинстве предполагаемых приложений у устройства не будет времени получить информацию из удаленного источника, такого как облако, или запросить передачу от оператора с инструкциями, прежде чем ему потребуется выполнить задачу.
Ускоритель также должен иметь возможность со временем изменять способ использования своих ресурсов, чтобы максимально эффективно использовать энергию и пространство.
Это может означать принятие решения об изменении места хранения определенных типов данных или количества энергии, используемой для выполнения определенных задач.
Другая необходимость заключается в том, что исследователи называют «восстанавливаемостью модели». Это означает, что система может сохранить достаточную часть своей исходной структуры, чтобы продолжать выполнять намеченные задачи на высоком уровне, даже несмотря на то, что она постоянно меняется и развивается в результате своего обучения.
Система также должна предотвращать то, что эксперты называют «катастрофическим забыванием», когда изучение новых задач заставляет систему забывать старые.
Это обычное явление в современных подходах к машинному обучению. При необходимости системы должны иметь возможность вернуться к более успешным практикам, если производительность начнет страдать.
Наконец, у акселератора может возникнуть необходимость консолидировать знания, полученные в результате выполнения предыдущих задач (используя данные из прошлого опыта посредством процесса, известного как воспроизведение), в то время как он активно выполняет новые.
Все эти возможности создают проблемы для ускорителей искусственного интеллекта, которые исследователи только начинают решать.
Как мы узнаем, что это работает? Процесс измерения эффективности ускорителей искусственного интеллекта также находится в стадии разработки. В прошлом оценки фокусировались на точности задач, чтобы измерить количество «забывания», которое происходит в системе при изучении серии задач.
Но эти меры недостаточно детализированы, чтобы собрать информацию, необходимую разработчикам для разработки чипов искусственного интеллекта, способных решить все задачи, необходимые для обучения на протяжении всей жизни.
Согласно документу, разработчики теперь больше заинтересованы в оценке того, насколько хорошо устройство может использовать полученные знания для улучшения своей производительности при выполнении задач, которые идут до и после момента в последовательности, где оно изучает новую информацию.
Другие новые показатели направлены на измерение того, насколько быстро модель может обучаться и насколько хорошо она управляет собственным ростом.
Прогресс перед лицом сложности Если все это звучит исключительно сложно, что ж, так оно и есть. «Оказывается, для создания устройств, которые действительно смогут обучаться в режиме реального времени, нам потребуются прорывы и стратегии, охватывающие от разработки алгоритмов до проектирования чипов и новых материалов и устройств», — говорит Янгуас-Гил.
К счастью, исследователи могут использовать или адаптировать существующие технологии, изначально задуманные для других приложений, таких как устройства памяти.
Это может помочь реализовать возможности обучения на протяжении всей жизни таким образом, чтобы это было совместимо с современными технологиями обработки полупроводников.
Аналогичным образом, новые подходы к совместному проектированию, которые разрабатываются в рамках исследовательского портфеля Аргонна в области микроэлектроники, могут помочь ускорить разработку новых материалов , устройств, схем и архитектур, оптимизированных для обучения на протяжении всей жизни.
В своей статье Янгуас-Гил и его коллеги предлагают некоторые принципы проектирования, которые помогут направлять усилия по развитию в этом направлении.
Они включают: Архитектура с широкими возможностями реконфигурации, позволяющая модели менять способы использования энергии и хранения информации по мере обучения — аналогично тому, как работает человеческий мозг.
Высокая пропускная способность данных (для быстрого обучения) и большой объем памяти. Встроенная связь для повышения надежности и доступности.
«Процесс решения этих проблем во многих научных дисциплинах только начинается. И он, вероятно, потребует очень тесного сотрудничества между этими дисциплинами, а также открытости к новым разработкам и новым материалам», — объясняет Янгуас-Гил.
«Это чрезвычайно захватывающее время для всей экосистемы непрерывного обучения».
Рубрика: Техно и Гаджеты. Читать весь текст на android-robot.com.
Советы по улучшению производительности и внешнего вида Infiniti Автомобили Infiniti, известные своей роскошью и мощными техническими характеристиками, являются отличной базой для модификаций, которые могут улучшит...
Продажа электромобилей в Москве Приобрести электромобили из Китая в компании «Автотрейдер» может каждый желающий. Кстати, популярность такого рода транспортных средств с каждым годо...
Удовлетворенность дорогими iPhone 15 Pro и Pro Max заметно снижается Отчет PerfectRec показывает снижение удовлетворенности владельцев iPhone 15 Pro, в то время как более доступные модели получают высокие оценки. По но...
Серверное оборудование: надежность и эффективность в информационной эпохе В современном мире, где информационные технологии играют все более важную роль в нашей жизни, серверное оборудование становится неотъемлемой частью у...
Yle: в допинг-пробе Камилы Валиевой нашли препарат, улучшающий анаболизм В пробе российской фигуристки Камилы Валиевой помимо триметазидина, за который спортсменку дисквалифицировали, нашли препарат, улучшающий анаболизм (...
Сотрудников агентства ООН по делам палестинских беженцев обвиняют в содействии ХАМАС. В школьных учебниках организации рассказывают о террористах. Под складом продуктов агентства нашли тоннель боевиков Палестинцы у здания школы агентства ООН по делам палестинских беженцев в лагере беженцев Аль-Магази в городе Газа. 27 декабря 2023 года В конце январ...
ALMA обнаружила тень истечения молекулярного газа из квазара в ранней Вселенной Новое исследование, проведённое группой учёных с помощью комплекса радиотелескопов ALMA («Атакамская большая антенная решётка миллиметрового ди...
Астрофизики исследовали разнообразие экзопланет и их связь с металличностью звёздной среды Группа астрофизиков провела исследование, чтобы более полно понять процессы формирования планет в звёздных средах с низкой металличностью. Согласно п...
ФРС почти наверняка нарушит спокойствие доллара Влияние на рынок:2Пауза на валютном рынке затягивается. За последние две недели индекс доллара подрос на 0.15%, несмотря на внутридневную волатильнос...
Золото набирает силу из-за рынка акций Влияние на рынок:2Золото поднималось утром во вторник до уровня $2040 за тройскую унцию, достигнув двухнедельного максимума. Позитивную динамику обес...
Все в одном: 5 лучших моноблоков для дома и офиса Моноблок — это устройство, которое объединяет в себе монитор и системный блок компьютера. Главные плюсы такого гаджета — компактность и отсутствие бо...
Новенькую видеокарту GeForce RTX 4080 SUPER протестировали в 19 ААА-играх в 4К — голубая мечта геймера Ютубер с канала zWORMz Gaming проверил свежий графический ускоритель в 19 популярных играх в 4K на ПК с процессором AMD Ryzen 9 7950X3D и 32 ГБ ОЗУ ф...
Оригинальный Сбербанк Онлайн перестал работать на iPhone. Что теперь делать и как войти в личный кабинет На днях Сбер начал предупреждать своих клиентов о том, что старое приложение Сбербанк Онлайн перестанет работать. При этом в App Store появилось ново...
Arc Search — браузер для iPhone с ИИ, который создает сайты по вашим запросам и блокирует всю рекламу Для iPhone выпущено огромное количество разных браузеров. Однако у них у всех есть кое-что общее — движок WebKit. В настоящее время без него по...
Шальная стая: бандитский «интернационал» – против России Террористы с Северного Кавказа объединяются под эгидой НАТО То, что определённая часть выходцев с Северного Кавказа обосновалась в странах Европы, пр...
Александр Назаров и другие члены набсовета НОЦ «Инженерия будущего» выбрали новую рабочую формулу Замглавы корпорации «Ростех» Александр Назаров и другие члены наблюдательного совета НОЦ «Инженерия будущего» приняли новую рабочую формулу. В связи ...
Обзор беспроводных наушников Creative Zen Air DOT В прошлом году мы обозревали легкие беспроводные наушники Creative Zen Air, которые могли использоваться для занятий спортом благодаря водостойкому п...
Гаджеты недели 30 января 2024 года Представляем вашему вниманию: умный бинокль AX Visio для любителей животных; зарядное устройство Qi2; смарт-кольцо Evie Ring для женщин, а также друг...
Самарский стенд на выставке «Россия» стал лучшим в просветительской деятельности В четверг, 18 января, на международной выставке-форуме «Россия» подведены итоги Дней регионов. Самарская область отмечена оргкомитетом специальным пр...
Зажглись новые звезды в мире бизнеса Они строят успешные компании и помогают своим организациям развиваться. Успешные предприниматели, амбициозные эксперты, имеющие частную практику, и к...
В чем минусы шипованной резины? Шипованная резина является популярным выбором для многих автовладельцев, живущих в регионах с суровой зимой и снежными дорогами. Ее основное преимуще...
Аренда авто премиум класса в Москве Аренда автомашины премиум-класса выгодна во многих отношениях. Назовем ряд главных причин арендовать роскошный автомобиль. Для чего арендуют эксклюзи...
безопасности и эффективности Охрана жизни и здоровья работников, обеспечение требований промышленной и экобезопасности, повышение уровня энергоэффективности - эти главные принцип...
Мальцовский портландцемент занял 1 место «Улучшения года – 2023» В финал конкурса, в котором приняло участие более 700 специалистов из 22 компаний-участников программ повышения эффективности производственной деятел...
Джеймс Майкл Тайлер: судьба Гантера из сериала «Друзья» Джеймс Майкл Тайлер – американский телевизионный актёр. Он начинал свою карьеру в Голливуде с низких должностей помощника монтажера и ассистента, одн...
Команда знаменитого танцора и хореографа Сергея Горбовского «Top of style» привезла золото главного танцевального чемпионата России 1 мая прошел финал чемпионата «Project 818» в городе Москва. Сильнейшие команды России снова столкнулись в поединке на танцевальной площадке. Несколь...
Почему люди так уверены в существовании инопланетян? Люди ищут себе подобных и свидетельства, подтверждающие существование внеземной жизни, с фантастическим упрямством. За последние несколько десятилети...
Первая робо-субмарина «Orca» принята на вооружение ВМС США Военнно-морские силы Соединенных Штатов 20 декабря 2023 года пополнили списочный состав кораблей новой роботизированной подводной лодкой «Orca». Субм...