La IBM migliora l’efficienza dei suoi chip ispirandosi al modello ideale: il cervello umano

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.

Avvio delle iscrizioni al corso Cyber Offensive Fundamentals Vuoi smettere di guardare tutorial e iniziare a capire davvero come funziona la sicurezza informatica? La base della sicurezza informatica, al di là di norme e tecnologie, ha sempre un unico obiettivo: fermare gli attacchi dei criminali informatici. Pertanto "Pensa come un attaccante, agisci come un difensore". Ti porteremo nel mondo dell'ethical hacking e del penetration test come nessuno ha mai fatto prima. Per informazioni potete accedere alla pagina del corso oppure contattarci tramite WhatsApp al numero 379 163 8765 oppure scrivendoci alla casella di posta [email protected]. Supporta Red Hot Cyber attraverso:  L'acquisto del fumetto sul Cybersecurity Awareness Ascoltando i nostri Podcast Seguendo RHC su WhatsApp Seguendo RHC su Telegram Scarica gratuitamente “Byte The Silence”, il fumetto sul Cyberbullismo di Red Hot Cyber Se ti piacciono le novità e gli articoli riportati su di Red Hot Cyber, iscriviti immediatamente alla newsletter settimanale per non perdere nessun articolo. La newsletter generalmente viene inviata ai nostri lettori ad inizio settimana, indicativamente di lunedì.

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.

Ti è piaciuto questo articolo? Ne stiamo discutendo nella nostra Community su LinkedIn, Facebook e Instagram. Seguici anche su Google News, per ricevere aggiornamenti quotidiani sulla sicurezza informatica o Scrivici se desideri segnalarci notizie, approfondimenti o contributi da pubblicare.

Redazione

La Redazione di Red Hot Cyber fornisce aggiornamenti quotidiani su bug, data breach e minacce globali. Ogni contenuto è validato dalla nostra community di esperti come Pietro Melillo, Massimiliano Brolli, Sandro Sana, Olivia Terragni e Stefano Gazzella. Grazie alla sinergia con i nostri Partner leader nel settore (tra cui Accenture, CrowdStrike, Trend Micro e Fortinet), trasformiamo la complessità tecnica in consapevolezza collettiva, garantendo un'informazione accurata basata sull'analisi di fonti primarie e su una rigorosa peer-review tecnica.