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Gli specialisti IBM hanno sviluppato un nuovo approccio per creare reti neurali ad alte prestazioni, ispirate alla struttura del cervello umano. I risultati del loro studio sono pubblicati sulla rivista Nature .
Le reti neurali profonde mostrano progressi impressionanti nel campo dell’intelligenza artificiale generativa. Tuttavia, la loro architettura presenta limitazioni che impediscono la massima efficienza.
Nelle reti neurali tradizionali, i blocchi di memoria e di elaborazione dati sono separati. Ciò si traduce in un elevato sovraccarico di comunicazione e riduce la velocità e l’efficienza.
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IBM ha deciso di ispirarsi al modello ideale: il cervello umano. Nel nuovo chip, 64 core informatici analogici interagiscono strettamente, come le sinapsi nel cervello.
Ciò consente di ottenere prestazioni elevate con un basso consumo energetico.
Il chip mostra una precisione del 92,81% sul set di dati CIFAR-10. Questo è paragonabile alle reti neurali software. Il set di dati CIFAR-10 (Canadian Institute For Advanced Research) è una raccolta di immagini comunemente utilizzate per addestrare algoritmi di apprendimento automatico e visione artificiale . È uno dei set di dati più utilizzati per la ricerca sul machine learning
Secondo uno degli autori dello studio, il nuovo approccio apre prospettive per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei dispositivi mobili e integrati e ridurrà anche i costi energetici dei fornitori di servizi cloud.
In futuro, si prevede di aggiungere blocchi digitali al chip per implementare reti neurali completamente in pipeline. Ciò consentirà l’uso più efficiente dei core di calcolo analogici.
Pertanto, il nuovo chip IBM rappresenta un passo importante verso la creazione di un’intelligenza artificiale efficiente dal punto di vista energetico ispirata all’architettura del cervello umano. Ciò contribuirà ad espandere la portata delle reti neurali e a ridurre i costi energetici.
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