Развитие искусственного интеллекта требует все больше вычислительных ресурсов

Развитие искусственного интеллекта требует все больше вычислительных ресурсов. Один из возможных путей — создание нейросетей на сверхпроводниковой электронике, которая сочетает высокое быстродействие с низким энергопотреблением.

Исследователи РКЦ совместно с коллегами из МГУ, МТУСИ и ИРЭ РАН предложили гибридную цифро-аналоговую архитектуру: информация передается в виде коротких цифровых импульсов, а обрабатывается аналоговым элементом — сигма-нейроном. Он реализует нелинейную функцию активации, определяющую отклик искусственного нейрона на входной сигнал. Затем результат снова преобразуется в цифровые импульсы.

Ученые изготовили сигма-нейрон и измерили его характеристики. Полученные данные использовали в компьютерной модели нейросети для распознавания рукописных цифр из набора MNIST. Точность составила 91,9% — для сравнения, модель с идеальной математической функцией активации показала 97%.

Работа стала шагом к созданию сверхпроводниковых нейросетей, в которых цифровая передача данных сочетается с компактной аналоговой обработкой.

Соавторами исследования стали сотрудники группы «Квантовые вычисления на сверхпроводниках» РКЦ: Иван Нажесткин, Всеволод Ружицкий, Игорь Соловьев, Николай Кленов и Георгий Губочкин.

Результаты опубликованы в журнале Physical Review E:

https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/y84t-zzch

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: journals.aps.org

Комментарии: