Про це повідомляє “Kreschatic” з посиланням на SciTechDaily
Штучний інтелект впевнено входить у всі сфери життя, але його розвиток має зворотний бік – величезне енергоспоживання. Сучасні дата-центри витрачають неймовірну кількість електроенергії на обчислення, що тільки зростає з кожним роком. Вчені знайшли спосіб змінити ситуацію, розробивши метод навчання, який прискорює процес у 100 разів, не втрачаючи точності.
Замість традиційного методу, що базується на багаторазовому коригуванні параметрів нейронних мереж, новий підхід використовує ймовірнісний аналіз. Він імітує природні динамічні системи, які вже давно працюють у кліматичних і фінансових моделях. Це дозволяє визначати ключові параметри швидше, значно скорочуючи кількість обчислень та знижуючи енергетичні витрати.
Один із авторів дослідження, професор Фелікс Дітріх, стверджує, що їхній метод робить нейромережі не лише швидшими, а й екологічно ефективнішими. Висновки команди підтвердилися в ході експериментів: швидкість навчання зросла у сотні разів, а точність алгоритмів залишилася незмінною. Це відкриває нові перспективи для розвитку штучного інтелекту без надмірного навантаження на енергетичну інфраструктуру.
Чи означає це початок ери більш екологічного штучного інтелекту? Цілком можливо. Адже, якщо така технологія набуде масового застосування, це змінить не лише підхід до машинного навчання, а й глобальний вплив на навколишнє середовище.
Нагадаємо, раніше ми писали про штучний інтелект у рецензуванні статей.
