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すぐに、家電製品のほとんどに、いつエアコンをオンにするか、さらには朝のスムージーを楽しむのに必要な人工知能が埋め込まれる可能性があります。
必要なのは、デバイスがニューラルネットワーク（または人間の脳の人工的なレプリカ）をローカルで実行できるようにするための特別なハードウェアです。
マサチューセッツ工科大学の研究者であるAvishek Biswas氏は次のように述べています。 逆 。 「しかし、結局、より広いアプリケーションのために、常にCPUやGPUでシミュレーションを実行するのではなく、実際のハードウェアでこれを実装したいのです。」
MITのBiswasとその同僚は、クラウド内のスーパーコンピューターにデータを供給する必要なしに機械学習アルゴリズムを実行できるチップを開発することによって、まさにそれを実現しました。
今週サンフランシスコで開催されたInternational Solid State Circuits Conferenceで発表されたBiswasの論文で、彼は機械学習の計算速度を最大700パーセント向上させながら消費電力を削減するチップのプロトタイプを開発しました。 96パーセントに。彼は、より多くの計算能力を備えた最新版が数年以内に完成する可能性があると述べた。
ゲームで最高のニューラルネットは、ほとんどの人が今まで見たことのない強力なコンピュータの中に収容されています。 Amazon Echoのようなデバイスは、クラウドを使用してこれらのスーパーコンピュータにデータを送信し、ニューラルネットはその計算を行い、出力はデバイスに送り返されます。
ビスワス氏によると、このプロセスは遅く、セキュリティ上のリスクがあり、帯域幅のトラフィックが発生します。
「クラウドによっては、迅速な意思決定を必要とする何かに影響を及ぼす可能性のある待ち時間の問題が発生します」と彼は説明します。 「2つ目は、大量のデバイスがクラウドと通信しようとしている場合、トラフィックの処理が極端になることです。最後に、潜在的な機密情報をクラウドに直接ライブストリーミングしたくないのです。これをすべてローカルで行うことで解決できます。」
彼と彼のチームが彼らのチップ設計を実用的なデバイスにする手助けをすることができれば、彼らはモノのインターネットが要求する巨大な帯域幅トラフィックを解決することができます。それよりも、それはしばしばコンピュータ科学者のために留保されているニューラルネット技術を消費者の家に持ち込むでしょう。
この研究は、私たちが現在「スマート」デバイスと定義しているものに革命を起こすかもしれません。実際にはブレンダーの内部に小さな頭脳があるでしょう - それは種としての私たちにとって意味があることです、私たちはただ見つける必要があるでしょう。