Nowe układy scalone mają umożliwić tworzenie bardziej ekologicznej i energooszczędnej sztucznej inteligencji. Ponadto, planowane są komputery oparte na komponentach memrystorowych.
Prototypowy układ scalony, który można nazwać „mózgopodobnym”, może przyczynić się do osiągnięcia większej energooszczędności sztucznej inteligencji.
W obliczu rosnących obaw związanych z emisją gazów cieplarnianych wynikającą z produkcji układów AI, układ opracowany przez IBM może przyczynić się do tworzenia efektywniejszych układów AI, które mniej obciążają baterie w smartfonach.
Sztuczna inteligencja a ekologia
Efektywność tego układu opiera się na komponentach, które działają w sposób podobny do połączeń występujących w ludzkim mózgu.
W porównaniu do tradycyjnych komputerów, ludzki mózg osiąga znaczącą wydajność przy minimalnym zużyciu energii. To, co wyjaśnia Thanos Vasilopoulos z laboratorium badawczego IBM w Zurychu w Szwajcarii, otwiera drogę do realizacji bardziej intensywnych zadań przy niskim zużyciu mocy, takich jak w samochodach, smartfonach czy aparatach fotograficznych.
Dodatkowo, dostawcy usług w chmurze mogliby wykorzystać te układy, aby obniżyć koszty energii i wpływ na środowisko.
Większość współczesnych układów jest cyfrowa i przechowuje informacje w postaci 0 i 1. Jednakże nowy układ opiera się na komponentach memrystorowych, które są analogowe i potrafią przechowywać szeroki zakres wartości liczbowych.
Różnicę między podejściem cyfrowym a analogowym można porównać do różnicy między włącznikiem światła a zaciemniaczem. Ludzki mózg działa w sposób analogowy, a memrystory działają podobnie do synaps w mózgu.
Profesor Ferrante Neri z University of Surrey tłumaczy, że memrystory reprezentują obszar związanego z komputerami inspirowanymi naturą, które imitują funkcje ludzkiego mózgu. Memrystor może „zapamiętać” swoją historię elektryczną, podobnie jak synapsa w biologicznym systemie. Połączone memrystory mogą tworzyć sieci przypominające biologiczny mózg.
Naukowcy są ostrożnie optymistyczni co do przyszłości układów opartych na memrystorach, zaznaczając jednak, że rozwinięcie komputera wykorzystującego tę technologię to wyzwanie związane z kosztami materiałów i trudnościami produkcyjnymi.
Dzięki wykorzystaniu tych komponentów nowy układ jest bardziej energooszczędny, przy zachowaniu elementów cyfrowych, co ułatwia integrację z istniejącymi systemami sztucznej inteligencji. Wiele współczesnych telefonów ma już układy AI, które pomagają m.in. w przetwarzaniu obrazów. Przykładem jest „silnik neuronowy” w iPhone’ach.
IBM ma nadzieję, że w przyszłości układy te znajdą zastosowanie w telefonach i samochodach, poprawiając wydajność, żywotność baterii oraz otwierając drzwi dla nowych aplikacji. W ostateczności układy takie jak prototyp IBM mogą pomóc znacząco zaoszczędzić energię, zastępując układy w centrum danych zasilających potężne systemy AI.
Profesor informatyki z Uniwersytetu w Bath, James Davenport, uważa, że odkrycie firmy IBM jest „potencjalnie interesujące”, ale ostrzega, że rozwiązanie to nie jest łatwe i stanowi raczej „pierwszy krok” w rozwiązaniu tego problemu.
Synergia nauki i natury
Przykład memrystorów ukazuje, jak inspiracja biologicznymi strukturami może prowadzić do nowych rozwiązań technologicznych. Memrystory imitujące działanie synapsy są świetnym przykładem synergii między nauką a naturą, co otwiera nowe perspektywy dla rozwoju technologii.
Z kolei na Uniwersytecie w Edynburgu powstała rewolucyjna technologia tworzenia ultracienkich warstw ludzkich komórek o formie rurek.
Ta nowatorska metoda może przyczynić się do kreowania w laboratoriach struktur przypominających naczynia krwionośne oraz jelita.
Nazwana jako RIFLE (rotational internal flow layer engineering) przez jej twórców, ta technika umożliwia formowanie warstw o grubości jednej komórki każda. To kluczowy element w rozwijaniu precyzyjnych modeli tkankowych w formie rurek. Te modele będą przydatne do eksperymentów laboratoryjnych i mogą stanowić etyczną alternatywę dla testów na zwierzętach.
W organizmach występuje wiele tkanek w formie rurek, lecz obecne metody ich uzyskiwania nie zawsze oddają ich prawdziwą budowę. Możliwość dokładnego odtworzenia tych tkanek w laboratoriach pozwoli na prowadzenie badań w warunkach bardziej zbliżonych do rzeczywistości.
Metoda RIFLE polega na wprowadzaniu niewielkich ilości płynu zawierającego komórki do obracającej się rurki z prędkością do 9000 obrotów na minutę.
Dzięki tej wysokiej prędkości komórki równomiernie rozmieszczają się na wewnętrznych ściankach rurki. Im większa prędkość, tym cieńsza warstwa komórek. Powtarzając ten proces wielokrotnie, można uzyskać wielowarstwową strukturę przypominającą rurkę.
Wyzwania techniczne a postęp
Mimo entuzjazmu wokół nowych technologii, ważne jest zrozumienie, że osiągnięcie skomplikowanych celów technologicznych zawsze niesie ze sobą wyzwania. Wyważone podejście do innowacji wymaga uwzględnienia zarówno korzyści, jak i trudności, jakie niesie ze sobą dążenie do przodu.
Wszystkie omówione technologie są fascynujące, ale jednocześnie rzucają wyzwanie przed naukowcami, inżynierami i społeczeństwem jako całością. Odpowiedzialność za rozwijanie i wdrażanie tych innowacji wiąże się z koniecznością zrównoważonego podejścia, które bierze pod uwagę zarówno korzyści, jak i potencjalne skutki uboczne.
Tekst pokazuje, że rozwój technologii idzie w parze z coraz bardziej złożonymi dylematami etycznymi. Dążenie do osiągnięcia postępu wymaga równoczesnego refleksyjnego myślenia nad tym, jak nowe osiągnięcia wpłyną na naszą kulturę, społeczeństwo i środowisko.
To tylko kilka, mniej lub bardziej, złożonych przemyśleń, jakie można wyciągnąć z tego tekstu. Każdy z tych obszarów mógłby być dogłębnie rozważany, a rozważania te mogą być kontynuowane na wielu poziomach analizy i dyskusji.
Podobnie rzecz ma się w zakresie finansów i ubezpieczeń. Panta rhei (lac. Wszystko płynie), nic nie stoi w miejscu, ponieważ życie jest dynamiczne.
Jeśli chcesz wiedzieć, jakie nowe możliwości aktualnie oferuje rynek, możesz skorzystać z bezpłatnych konsultacji w tym zakresie.
