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人工智能耗电太多，新型硬件帮它节能


导读
据美国普渡大学官网近日报道 ， 该校一支工程师团队创造出一款硬件 ， 该硬件会学习一种目前运行在软件平台上的人工智能的技能 ， 从而有利于降低人工智能工作时的能耗 。
背景
也许只为解决一个谜题或者玩一个游戏 ， 人工智能就需要同时运行在数千个计算机上的软件 。 这样耗费的能量相当于三个核电站一个小时内所产生的电量 。
人工智能耗电太多，新型硬件帮它节能
本文插图

（图片来源：谢菲尔德大学）
创新
近日 ， 美国普渡大学的一支工程师团队创造出一款硬件 ， 它会学习一种目前运行在软件平台上的人工智能的技能 。 在硬件与软件之间分享智能特征 ， 能抵消在无人驾驶汽车或者药物开发等高级应用中使用人工智能所需的能量 。
这项研究的成果发表在《自然通信（Nature Communications）》期刊上 。
技术
普渡大学材料工程系教授 Shriram Ramanathan 表示：“软件正在承担人工智能系统中的大部分挑战 。 如果将智能融入到软件之外的电路元件中 ， 你就会做到如今无法做到的事 。 ”
人工智能硬件的开发仍处于早期研究阶段 。 虽然研究人员已经在一些电位硬件中演示了人工智能 ， 但尚未满足人工智能巨大的能量需求 。
Ramanathan 表示 ， 随着人工智能越来越多地渗透到我们的日常生活中 ， 高度依赖能量需求巨大的软件 ， 是不可持续的 。 如果硬件和软件可以分享智能特征 ， 一片硅就能在给定的能量输入下实现更多的功能 。
Ramanathan 的团队率先在室温条件下的一片电位硬件中演示了人工“树状”存储 。 之前 ， 研究人员仅能在对于电子器件来说太低的温度下观察到这种存储硬件 。
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（图片来源：普渡大学/Qi Wang）
Ramanathan 团队开发的硬件是由一种所谓的“量子材料”组成 。 这些材料因为具有经典物理无法解释的特性而闻名 。 Ramanathan 的实验室一直致力于更好地理解这些材料 ， 以及如何利用它们解决电子器件中的问题 。
软件采用树状存储来将信息分配到各个“树枝”中 ， 使那些信息在学习新技能或任务时更容易检索 。
这种方法受到人类大脑分类信息和决策方式的启发 。
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普渡大学工学院博士后研究员 Hai-Tian Zhang 表示：“人类以一种树形结构类目来记忆事物 。 例如 ， 我们将‘苹果’记忆在‘水果’的类目下 ， 将‘大象’记忆在‘动物’的类目下 。 在硬件中模仿这些特征 ， 对于脑启发计算来说很有意思 。 ”
团队将一个质子引入到一种称为“氧化钕镍”的量子材料中 。 他们发现向这些向材料施加一个电脉冲 ， 会使得质子到处移动 。 质子的每个新位置都会创造出一个不同的电阻状态 ， 电阻状态创造出一个信息存储位点 ， 也称为“存储状态” 。 多个电脉冲创造出一个由存储状态组成的树枝 。
Ramanathan 表示：“我们可以利用量子力学效应 ， 在材料中构造出成千上万个存储状态 。 材料保持不变 。 我们只是将质子移来移去 。 ”
通过对在材料中发现的特性进行仿真 ， 团队展示了材料能够学习从0到9的数字 。 这种数字学习能力是对于人工智能的一种基线测试 。
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（图片来源：普渡大学/Shakti Wadekar）
价值
在室温条件下的材料中演示这些树 ， 朝着有望为软件减轻负担的硬件迈出了重要一步 。
Ramanathan 表示：“这一发现为之前基本上被忽视的人工智能开辟了新的领域 ， 因为在之前不存在的电子硬件中实现了这种智能 。 ”


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