Lontoon University Collegen tutkijat ovat kehittäneet tekniikan, jonka ansiosta tekoäly voitaisiin toteuttaa vähintään tuhat kertaa nykyisiä transistoripohjaisia ratkaisuja energiatehokkaammin. Kehitetty järjestelmä käyttää memristoreita keinotekoisten hermoverkkojen luomiseen.
Olemassa oleva tekoäly kuluttaa erittäin paljon energiaa. Yhden tekoälymallin kouluttaminen voi tuottaa 284 tonnia hiilidioksidia, mikä vastaa viiden auton elinkaaren päästöjä. Kaikkien digitaalisten laitteiden muodostavien transistoreiden korvaaminen memristoreilla voisi vähentää sen päästöt hiilidioksiditonnin murto-osaan.
Koska memristorit niin paljon energiatehokkaampia kuin nykyiset tietojenkäsittelyjärjestelmät, ne voivat mahdollisesti pakata valtavia määriä laskentatehoa kädessä pidettäviin laitteisiin. Tämän ansiosta tekoälylaskenta ei tarvitsisi liitäntää internetiin.
Nature Communications -lehdessä julkaistussa uudessa tutkimuksessa UCL:n tutkijat havaitsivat, että tarkkuutta voitaisiin parantaa huomattavasti saamalla memristorit toimimaan yhdessä useissa hermoverkkojen alaryhmissä. Kun tulokset pyöristetään, jokaisen yksittäisen verkon virheistä päästäisiin eroon.
Memristoreita, joita kutsutaan muistilla varustetuiksi vastuksiksi, koska ne ”muistavat” niiden läpi virtaavan sähkövarauksen jopa virran katkaisun jälkeen, pidettiin vallankumouksellisina, kun ne rakennettiin ensimmäisen kerran yli vuosikymmen sitten. Niitä pidettiin elektroniikan "puuttuvana lenkkinä" vastuksen, kondensaattorin ja induktorin rinnalla.
Memristoreita on valmistettu kaupallisesti muistilaitteissa, mutta UCL:n tutkimusryhmän mukaan niitä voidaan käyttää tekoälyjärjestelmien toteuttamiseen seuraavien kolmen vuoden aikana. Memristorit tarjoavat huomattavasti paremman tehokkuuden, koska ne eivät toimi pelkästään ykkösten ja nollien binäärikoodina, vaan useilla tasoilla nollan ja yhden välillä samanaikaisesti. Tämä tarkoittaa, että jokaiseen bittiin voidaan pakata enemmän tietoa.
UCL:n tutkimusryhmää veti tohtori Adnan Mehonic (kuvassa).
