16.08.2022
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

Нейросеть научилась определять крепость и сорт вина

Градус и сорт вина определяет ИИ

Учёные из программы NIST Hardware for AI и их коллеги из Университета Мэриленда разработали новый тип аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта, которое может потреблять меньше энергии и работать быстрее — и оно уже умеет виртуально дегустировать вина. Исследование опубликовано по ссылке.

Как и в случае с традиционными компьютерными системами, у искусственного интеллекта есть физические аппаратные схемы и программное обеспечение. В аппаратном обеспечении обычно есть большое количество обычных кремниевых чипов, которые потребляют много энергии: например, на обучение одного современного коммерческого процессора нужно примерно 190 мегаватт-часов (МВт*ч) электроэнергии.

Менее энергоёмкий подход — использовать другие виды оборудования для создания нейронных сетей. Одно из многообещающих устройств — это магнитный туннельный переход (MTJ). Устройства на MTJ потребляют в несколько раз меньше энергии, чем их традиционные аналоги. MTJ работают быстрее, так как хранят данные в том же месте, где выполняют вычисления.

Новая нейросеть, как и обычные дегустаторы, должна натренировать свой вкус. Команда обучила сеть, используя 148 вин, изготовленных из трёх видов винограда. Каждое виртуальное вино имело 13 характеристик, которые необходимо было учитывать: градус алкоголя, цвет, щёлочность и магний. Каждой характеристике было присвоено значение от 0 до 1, чтобы сеть учитывала его и отличала одно вино от другого.

Дальше искусственный интеллект прошёл виртуальный тест с набором данных, который включал 30 неизвестных вин. Система работала с точностью 95,3%. У авторов не было задачи создать ИИ-сомелье. Главный вывод — устройства MTJ можно расширить и использовать для создания новых систем искусственного интеллекта. Количество энергии, потребляемой системой, зависит от её компонентов, но если использовать MTJ в качестве синапсов, то можно сократить потребление энергии вдвое.