科学者らが人間の脳に着想を得たエネルギー効率の高いAIチップを開発
科學家研發出仿生人類大腦的高能效人工智慧晶片
より賢い技術を求め、科学者たちは人間の脳にインスピレーションを求めている。
為了追求更智慧的科技,科學家們正轉向人腦尋求靈感。
現代の人工知能は現在、メモリとプロセッサを分離して保持する、エネルギー消費の激しい従来のコンピュータアーキテクチャに依存している。
現代人工智慧目前依賴傳統且耗能的電腦架構,其中記憶體與處理器是分開的。
これは、絶えずデータを行き来させることで膨大な電力を消費するため、ボトルネックを生み出している。
這造成了瓶頸(ㄐㄧㄥˇ),因為不斷地來回傳輸資料會消耗龐大的電力。
そこで登場したのが、生物学的な神経ネットワークの構造を模倣するニューロモーフィックコンピューティングという分野である。
神經型態運算(neuromorphic computing)應運而生,這是一個模仿我們生物神經網路結構的領域。
メモリと処理をチップ上に直接統合することで、これらの新しいデバイスはエネルギーを浪費するデータ転送を排除する。
透過將記憶與處理直接整合在晶片上,這些新裝置消除了浪費能源的資料傳輸。
メモリスタのような画期的な技術を活用し、これらのチップは、信号に反応して発火するニューロンのように、必要な時だけ起動するイベント駆動型になるよう設計されている。
利用憶阻器(memristors)等突破性技術,這些晶片被設計為事件驅動(event-driven),僅在必要時啟動,就像神經元因應訊號而觸發一樣。
これらのチップは、限られたバッテリー寿命で高い性能を必要とするウェアラブル端末や自律ドローンなどのデバイスを動かす、「エッジAI」にとって特に有望である。
這些晶片對於「邊緣AI(Edge AI)」特別有前景,能為穿戴式裝置與自動無人機等需要有限電池壽命下維持高效能的裝置提供動力。
脳の優雅な効率性をエミュレートすることで、次世代のインテリジェントで低消費電力な技術への道を拓いているのである。
透過模擬大腦優雅的效率,我們正為下一代智慧、低功耗科技鋪平道路。
