Поищите в Интернете «обучение на протяжении всей жизни», и вы найдете подробный список приложений, которые научат вас шить, играть в шахматы или даже говорить на новом языке. Однако в развивающихся областях искусственного интеллекта (ИИ) и автономных устройств «обучение на протяжении всей жизни» означает нечто иное — и оно немного более сложное.
Это относится к способности устройства непрерывно работать, взаимодействовать с окружающей средой и учиться у нее — самостоятельно и в режиме реального времени.
Эта способность имеет решающее значение для развития некоторых из наших наиболее многообещающих технологий — от автоматизированных дронов-доставщиков и беспилотных автомобилей до внепланетных марсоходов и роботов, способных выполнять работу, слишком опасную для людей.
Во всех этих случаях ученые с головокружительной скоростью разрабатывают алгоритмы, позволяющие осуществить такое обучение.
Но специализированные аппаратные ускорители искусственного интеллекта или чипы, необходимые устройствам для запуска этих новых алгоритмов, должны не отставать.
Именно эту задачу взял на себя Анхель Янгуас-Гил, исследователь Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США (DOE).
Его работа является частью Аргоннской микроэлектронной инициативы. Янгуас-Гил и многопрофильная группа коллег недавно опубликовали в журнале Nature Electronics статью , в которой исследуются проблемы программирования и аппаратного обеспечения, с которыми сталкиваются устройства, управляемые искусственным интеллектом, и то, как мы можем преодолеть их с помощью проектирования.
Обучение в режиме реального времени Современные подходы к ИИ основаны на модели обучения и вывода.
Разработчик «обучает» возможности ИИ в автономном режиме использовать только определенные типы информации для выполнения определенного набора задач, тестирует его производительность и затем устанавливает его на целевое устройство.
«В этот момент устройство больше не может учиться на новых данных или опыте», — объясняет Янгуас-Гил.
«Если разработчик хочет расширить возможности устройства или улучшить его производительность, он или она должны вывести устройство из эксплуатации и обучить систему с нуля».
Для сложных приложений эта модель просто невозможна. «Представьте себе планетоход, который сталкивается с объектом, который он не был обучен распознавать.
Или он входит в местность, для навигации по которой он не был обучен», — продолжает Янгуас-Гил. «Учитывая временной разрыв между марсоходом и его операторами, его выключение и попытка переобучить его для работы в этой ситуации не сработают.
Вместо этого марсоход должен иметь возможность собирать новые типы данных. информация к информации, которая у него уже есть, и задачи, связанные с ней.
А затем принимать решения о том, что делать дальше, в режиме реального времени». Проблема в том, что обучение в реальном времени требует значительно более сложных алгоритмов.
В свою очередь, для работы этих алгоритмов требуется больше энергии, больше памяти и больше гибкости от аппаратных ускорителей. И эти чипы почти всегда строго ограничены по размеру, весу и мощности — в зависимости от устройства.
Ключи к ускорению обучения на протяжении всей жизни Согласно документу, ускорителям искусственного интеллекта необходим ряд возможностей, позволяющих их хост-устройствам непрерывно обучаться.
Возможность обучения должна быть расположена на устройстве. В большинстве предполагаемых приложений у устройства не будет времени получить информацию из удаленного источника, такого как облако, или запросить передачу от оператора с инструкциями, прежде чем ему потребуется выполнить задачу.
Ускоритель также должен иметь возможность со временем изменять способ использования своих ресурсов, чтобы максимально эффективно использовать энергию и пространство.
Это может означать принятие решения об изменении места хранения определенных типов данных или количества энергии, используемой для выполнения определенных задач.
Другая необходимость заключается в том, что исследователи называют «восстанавливаемостью модели».
Это означает, что система может сохранить достаточную часть своей исходной структуры, чтобы продолжать выполнять намеченные задачи на высоком уровне, даже несмотря на то, что она постоянно меняется и развивается в результате своего обучения.
Система также должна предотвращать то, что эксперты называют «катастрофическим забыванием», когда изучение новых задач заставляет систему забывать старые.
Это обычное явление в современных подходах к машинному обучению. При необходимости системы должны иметь возможность вернуться к более успешным практикам, если производительность начнет страдать.
Наконец, у акселератора может возникнуть необходимость консолидировать знания, полученные в результате выполнения предыдущих задач (используя данные из прошлого опыта посредством процесса, известного как воспроизведение), в то время как он активно выполняет новые.
Все эти возможности создают проблемы для ускорителей искусственного интеллекта, которые исследователи только начинают решать.
Как мы узнаем, что это работает? Процесс измерения эффективности ускорителей искусственного интеллекта также находится в стадии разработки.
В прошлом оценки фокусировались на точности задач, чтобы измерить количество «забывания», которое происходит в системе при изучении серии задач. Но эти меры недостаточно детализированы, чтобы собрать информацию, необходимую разработчикам для разработки чипов искусственного интеллекта, способных решить все задачи, необходимые для обучения на протяжении всей жизни.
Согласно документу, разработчики теперь больше заинтересованы в оценке того, насколько хорошо устройство может использовать полученные знания для улучшения своей производительности при выполнении задач, которые идут до и после момента в последовательности, где оно изучает новую информацию.
Другие новые показатели направлены на измерение того, насколько быстро модель может обучаться и насколько хорошо она управляет собственным ростом.
Прогресс перед лицом сложности Если все это звучит исключительно сложно, что ж, так оно и есть.
«Оказывается, для создания устройств, которые действительно смогут обучаться в режиме реального времени, нам потребуются прорывы и стратегии, охватывающие от разработки алгоритмов до проектирования чипов и новых материалов и устройств», — говорит Янгуас-Гил.
К счастью, исследователи могут использовать или адаптировать существующие технологии, изначально задуманные для других приложений, таких как устройства памяти.
Это может помочь реализовать возможности обучения на протяжении всей жизни таким образом, чтобы это было совместимо с современными технологиями обработки полупроводников.
Аналогичным образом, новые подходы к совместному проектированию, которые разрабатываются в рамках исследовательского портфеля Аргонна в области микроэлектроники, могут помочь ускорить разработку новых материалов , устройств, схем и архитектур, оптимизированных для обучения на протяжении всей жизни.
В своей статье Янгуас-Гил и его коллеги предлагают некоторые принципы проектирования, которые помогут направлять усилия по развитию в этом направлении.
Они включают: Архитектура с широкими возможностями реконфигурации, позволяющая модели менять способы использования энергии и хранения информации по мере обучения — аналогично тому, как работает человеческий мозг.
Высокая пропускная способность данных (для быстрого обучения) и большой объем памяти.
Встроенная связь для повышения надежности и доступности.
«Процесс решения этих проблем во многих научных дисциплинах только начинается. И он, вероятно, потребует очень тесного сотрудничества между этими дисциплинами, а также открытости к новым разработкам и новым материалам», — объясняет Янгуас-Гил.
«Это чрезвычайно захватывающее время для всей экосистемы непрерывного обучения».
Рубрика: Hi-Tech и Наука. Читать весь текст на android-robot.com.
Мотивация для бизнеса: риски и ресурсы Причины, по которым ведётся бизнес, могут нести в себе как риски, так и ресурсы для него и непосредственно для собственника. Несоответствие истинной ...
«Дважды ударил по лицу прямо в своем служебном кабинете» Как рассказал источник Rucriminal.info, 26 января 2024 года глава Дагестана Сергей Меликов в своем кабинете дважды ударил по лицу одного из претенден...
«Три туза» Галиханова На фото: Марат Галиханов На фото: Данила Кириллов На фото: Тахаутдинов Ильдар В декабре стало известно, что Марат Галиханов все же покинул пост главы...
Цены на нефть растут на фоне падения запасов нефти в долларах и США Нефть выросла в среду на фоне ослабления доллара, сокращения запасов сырой нефти в США и того, что Великобритания одобрила еще одну вакцину от корона...
Самарский стенд на выставке «Россия» стал лучшим в просветительской деятельности В четверг, 18 января, на международной выставке-форуме «Россия» подведены итоги Дней регионов. Самарская область отмечена оргкомитетом специальным пр...
Зажглись новые звезды в мире бизнеса Они строят успешные компании и помогают своим организациям развиваться. Успешные предприниматели, амбициозные эксперты, имеющие частную практику, и к...
От перфокарт до чатботов: с чего начиналась и куда идет аналитика данных История аналитики данных полна сюрпризов — от скромного начала с перфокарт до передового «современного стека данных». Обозреватель HackerNoon решил п...
RTX 4080 Super в разгоне сравнили со стандартной RTX 4090 в играх В одном из выпусков на YouTube-канале TheSpyHood протестировали в разрешении 1440p и 4К видеокарты RTX 4080 Super 16 ГБ и RTX 4090 24 ГБ. Call of Dut...
Кристи Бринкли — 70 лет: лучшие фотографии главной пляжной модели 2 февраля топ-модели, обладательнице лучезарной улыбки и главной пляжной модели фэшн-индустрии Кристи Бринкли исполнилось 70 лет. Поверить в это, гля...
58-летняя модель Паулина Поризкова показала шрамы после операции 58-летняя супермодель Паулина Поризкова показала шрамы от недавней операции по эндопротезированию тазобедренного сустава. Звезда подиумов 90-х опубли...
Русская поэма Издательство «Альпина Проза» представляет книгу Анатолия Наймана «Русская поэма». Эта книга — развернутый комментарий Анатолия Наймана к главным, осн...
Палеолитическое орудие на картине XV века Группа ученых из Кембриджского университета и Дартмутского колледжа определила, что камень, изображенный на картине французского художника XV века Жа...
«Мираторг» возглавил молодёжный рейтинг лучших работодателей 2024 года в агропромышленной сфере Компания «Мираторг», крупнейший работодатель в АПК России, стала самым привлекательным работодателем в агропромышленной сфере России по версии рейтин...
Тепло уходит в никуда: как прокурор в отставке пытается добиться справедливости Отопительный сезон – замечательная пора, когда в холодный морозный день жители областного центра могут насладиться видом снегопада из окна и кр...
Все про военную технику России и США Военные аналитики регулярно сравнивают все составляющие военной мощи США и России. И немудрено, обе страны являются сильнейшими державами на планете....
Данилов Никита Игоревич: Уход из госкорпорации в стартап Данилов Никита Игоревич – генеральный директор компании «FlyDrone». Данилов работал в госкорпорации по ОРВД на должности заместителя генерального дир...
Список и спецификации видеокарт GeForce, установленных в ноутбуках ASUS ROG и TUF 2024 года С 2019 года ASUS публикует спецификации и данные о мощности (TGP) графических процессоров GeForce, примененных в игровых ноутбуках ROG и TUF. Подробн...
Блогеры и СМИ не оценили новую видеокарту GeForce RTX 4070 Ti Super В сети появились первые обзоры видеокарты GeForce RTX 4070 Ti Super, которая не вызвала особого восторга у блогеров и журналистов. Продажи устройства...
Компания Changan представила новый кроссовер Uni-Z Он построен на базе Oshan Z6, но имеет оригинальный дизайн интерьера. На передней панели новинки расположились парящий центральный дисплей, компактна...
Ford обновил и улучшил американский кроссовер Explorer Модель актуального шестого поколения в строю уже пять лет. Два года назад рестайлинг пережил Explorer для китайского рынка, а теперь пришел черед и к...
Как заказать Nike по доступной цене Nike – один из самых известных мировых брендов спортивной одежды и обуви. Эта американская компания была основана в 1964 году профессиональным бегуно...
Резиновое покрытие для ледовых арен и открытых катков Небольшие ледовые арены могут обустраиваться не только в спортивных комплексах, но и на территории торгово-развлекательных центров. Здесь важно подоб...
Нейрогонка: китайский имплант позволил парализованному пациенту самостоятельно есть и пить Изобретение компании Neuralink позволяет управлять гаджетами силой мысли. Команда пекинского университета Цинхуа пошла дальше. Разработчики из Поднеб...
Провода в ботинках: что такое электростельки и стоит ли их покупать У валенок и унт появился конкурент – электростельки. Стоят в разы дешевле: на маркетплейсах чудо-гаджет можно отхватить за 400 рублей, а греет ...
Шальная стая: бандитский «интернационал» – против России Террористы с Северного Кавказа объединяются под эгидой НАТО То, что определённая часть выходцев с Северного Кавказа обосновалась в странах Европы, пр...
Александр Назаров и другие члены набсовета НОЦ «Инженерия будущего» выбрали новую рабочую формулу Замглавы корпорации «Ростех» Александр Назаров и другие члены наблюдательного совета НОЦ «Инженерия будущего» приняли новую рабочую формулу. В связи ...
Банковские услуги для успешного развития ООО Услуги банков играют важную роль в обеспечении эффективного финансового управления ООО. Они предоставляют широкие возможности по обслуживанию клиенто...
Секреты успешного получения займа: где искать гарантированное одобрение Займы позволяют быстро получить доступ к деньгам. Для гарантированного оформления ссуды в МФО не требуется много времени и усилий. Взять микрозайм се...
Сразу шесть произведений Михаила Гуцериева стали «песнями года» Одно из главных музыкальных событий российской эстрады, гала-концерт «Песня года-2023» состоялось 2 декабря во Дворце Cпорта «Мегаспорт». Михаил Гуце...
Отдых в Хургаде: что нужно знать Хургада – популярный курортый город Египта, который расположен на западе побережья Красного моря. Туристический сезон в стране длится на протяжении в...