Автор: 
Искусственному интеллекту (ИИ) удалось создать новый, более эффективный алгоритм расчёта матрицы, чем тот, который используется в настоящее время. Это открытие может показаться немного непонятным для тех, кто не погружался в тайны матричных вычислений. Однако это может оказать реальное влияние, особенно в области вычислительной техники. По словам исследователей DeepMind, некоторые вычисления могут быть выполнены на 20% быстрее. Статья опубликована в журнале Nature.
Исследователь, стоящий за этим открытием, — не кто иной, как искусственный интеллект. Другими словами, алгоритм машинного обучения, разработанный компанией DeepMind. Его название — AlphaTensor. Группа учёных, возглавляющая проект, в течение двух лет работала над очень конкретной задачей. ИИ пытается превзойти человеческий интеллект в области матричных вычислений. Целью было найти способ выполнения этого типа умножения, используя как можно меньше операций.
«Мы сосредоточились на фундаментальной задаче умножения матриц и используем глубокое обучение с подкреплением (DRL) для поиска алгоритмов умножения матриц, которые доказали свою точность и эффективность», — пишут учёные.
Матричные умножения состоят из умножения «матриц» друг на друга. Грубо говоря, это вопрос перемножения двух решёток чисел между собой. Вычисление матриц — это фундаментальная компьютерная задача. Поэтому оно в той или иной степени используется почти всеми программами. В некоторых специфических областях, таких как графика, искусственный интеллект (нейронные сети) и научное моделирование, оно используется даже в очень больших масштабах. В этих областях даже небольшое улучшение производительности может привести к значительному повышению скорости работы компьютеров. Это также может привести к тому, что машины будут потреблять меньше энергии, поскольку для достижения того же результата можно использовать меньшую вычислительную мощность.
