Вчений із США досліджує можливості створення ШІ, який працюватиме без електроніки

3 хвилин читання

Дослідник із США Бенджамін Юнгфляйш з Університету штату Делавер працює над інноваційною технологією, що може змінити майбутнє штучного інтелекту, повідомляє Interesting Engineering. Він прагне відтворити здатність людського мозку обробляти та зберігати інформацію, але без електроніки — використовуючи наномагніти. 

Науковець упевнений, що його дослідження стане основою для створення енергоефективних систем ШІ, які зменшать негативний вплив на екологію.

Бенджамін Юнгфляйш, доцент Університету штату Делавер у США

Що спільного між магнонами та нейронами людського мозку

Читайте також: Генеративний пошук поступово змінює те, як люди знаходять бренди, порівнюють рішення і приймають рішення про покупку. Масштаб зсуву вже вимірний: аналіз 2,3 млрд користувацьких сесій за 2024-2025 роки показав, що трафік з AI-чатів зріс на 796% за два роки, а конвертується він на рівні 14,2% проти 2,8% у Google – приблизно в п'ять разів ефективніше. Одночасно 60% пошуків у традиційних системах завершуються взагалі без кліку: користувачеві вистачає AI-відповіді. В Україні 85% людей користуються штучним інтелектом постійно або час від часу, а 12% – щодня, що порівнянно з показником США.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Одним із ключових аспектів роботи Юнгфляйша є дослідження магнонів — квантових збуджень, що утворюють магнітні хвилі у матеріалах. Магнони виконують функції, подібні до синапсів між нейронами у мозку. Використовуючи магнони, вчений працює з масивами наномагнітів, які здатні взаємодіяти один з одним, обробляючи та передаючи інформацію.

Ці масиви взаємодіючих наномагнітів, по суті, є просто крихітними магнітами, подібними до тих, що є у вас на холодильнику. Ці наномагніти мають північний та південний полюси, і коли вони зменшені до нанометрових розмірів, їх можна інтегрувати в структуру, здатну зберігати інформацію.
Бенджамін Юнгфляйш, доцент Університету штату Делавер у США 

Чому наномагніти можуть змінити ШІ

Застосування наномагнітів має низку переваг, оскільки вони можуть одночасно зберігати та обробляти дані, що відрізняє їх від традиційних систем. Завдяки цьому ШІ-системи на основі наномагнітів можуть виконувати завдання зі значно нижчим споживанням енергії.

Крім того, наномагніти можуть зберігати історію своїх станів, що є важливим для процесів машинного навчання. Дослідження Юнгфляйша показали, що навчання таких наномагнітних систем наразі тримає кілька годин, але у майбутньому це може скоротитися до хвилин.

Потенціал використання і переваги

  • Зберігання більшої кількості даних на менших площах. Наномагніти забезпечують більш ефективне зберігання, що дозволяє створювати компактніші системи.
  • Гнучкість та налаштування пам'яті. Це дозволяє адаптувати систему під різні завдання та покращувати її продуктивність без збільшення енерговитрат.
  • Відсутність електронів у роботі. Для обробки та зберігання даних використовуються магнітні збудження, що значно зменшує вплив на екологію.

У нещодавньому дослідженні команда описала тривимірну наномагнітну структуру, яку можна легко виготовити та застосувати з використанням сучасних технологій.