fbpx

מחקר של האוניברסיטה הטכנולוגית גראץ ואינטל מצא כי השבב הנוירומורפי Loihi 2 יעיל עד פי 16 בהשוואה למוצרים אחרים בקטגוריה

Intel-Loihi-2
קרדיט: יח"צ

צריכת אנרגיה מהווה את המכשול המרכזי בדרך ליישום רחב יותר של בינה מלאכותית והמידה שבה מכונות ומחשבים יכולים לבצע באופן אוטומטי זיהוי והסקה לגבי אובייקטים שונים ולגבי היחסים ביניהם. מחקר של המכון למדעי המחשב של האוניברסיטה הטכנולוגית "גראץ" שבאוסטריה, בשיתוף ענקית השבבים אינטל, מצא כי צריכת האנרגיה של מעבדים נוירומורפיים, הפועלים באופן המדמה את פעילותו של המח האנושי, חסכונית באנרגיה עד פי 16 בהשוואה לכל סוג אחר של שבבים.

המחקר החדשני מבוסס על ביצועיו של ה-Loihi 2, הדור השני של מעבד המחקר הנוירומורפי שפיתחה אינטל והשיקה בספטמבר האחרון. ייחודו בכך שהוא מסתמך על תובנות שמקורן במדעי המוח במטרה לייצר שבבים שמתפקדים בדומה לרשת העצבית שבמוח האנושי.

את המחקר החשוב מימן 'פרויקט המוח האנושי' (Human Brain Project), אחד ממיזמי המחקר המדעיים הגדולים בעולם, שמטרתו לייצר גישה חדשה לחקר המוח. את HBP מובילים למעלה מ-500 מדענים ומהנדסים בתחום חקירת ומדעי המח האנושי ברחבי אירופה.

תוצאות המחקר פורסמו במאמר "Memory for AI Applications in Spike-based Neuromorphic Hardware", אשר פורסם ב-Nature Machine Intelligence ב-19.05.22.

המוח האנושי כמודל לפתרון בעיות

חוקרי בינה מלאכותית ברחבי העולם מאמינים כי טכנולוגיה נוירומורפית תספק את הדחיפה החיונית לקידום תחום ה-AI. המח האנושי המורכב ממאה מיליארד נוירונים, נחשב לאיבר היעיל ביותר במונחי שימוש באנרגיה כך שבעת עיבוד מידע חדש הוא צורך כ-20 וואט בלבד, נתון שאינו גבוה בהרבה מזה של נורת חיסכון באנרגיה ממוצעת.

במסגרת המחקר המשותף, בחנה קבוצת חוקרי האוניברסיטה אלגוריתמים הפועלים בתהליכים זמניים. כך למשל המערכת הנוירומופרית Loihi הכוללת 32 סוגי מעבדים, התבקשה לענות על שאלות הנוגעות לסיפור שסופרו לה בעבר, ולתפוס את היחסים בין אובייקטים ו/או אנשים על ידי ביצוע עצמאי של הקשרים שונים.

מעבד Loihi 2: עד פי שישה עשר חסכוני יותר באנרגיה בהשוואה לכל חומרה אחרת

"המערכת שלנו חסכונית באנרגיה פי ארבעה עד 16 ממודלים אחרים של בינה מלאכותית המשתמשים בחומרה קונבנציונלית", מסביר פיליפ פלאנק, דוקטורנט במכון למדעי המחשב התיאורטיים של האוניברסיטה הטכנולוגית בגראץ.

"מעבדי המחקר מסוג Loihi של אינטל מבטיחים להביא לשיפורים משמעותיים בתחום הבינה המלאכותית, במיוחד הורדת עלות האנרגיה הגבוהה של המעבדים בתחום זה", אמר מייק דייוויס, מנהל מעבדת המחשוב הנוירומורפית של אינטל. "עבודתנו המשותפת עם האוניברסיטה הטכנולוגית בגראץ מספקת לנו את התשתית הטובה ביותר לבחינת הנושאים הנמצאים כיום בלב ליבו של חקר הבינה המלאכותית. ראיות שעלו מהמחקר המשותף מצביעות על כך שטכנולוגיה נוירומורפית יכולה לשפר באופן משמעותי את היעילות האנרגטית הנדרשת להתמודדות עם עומסי העבודה ללימוד מעמיק של ימינו על ידי חשיבה מחדש על היישום שלהם מנקודת המבט של הביולוגיה".

חיקוי של זיכרון אנושי לטווח קצר

ברשת הנוירומורפית שלהם, קבוצת המחקר הצליחה לשחזר מנגנון זיכרון משוער של המוח, כפי שמסביר וולפגנג מאאס, מנחה הדוקטורט של פלאנק במכון למדעי המחשב התיאורטיים: "מחקרים ניסויים הראו שהמוח האנושי יכול לאחסן מידע לזמן קצר אף ללא פעילות עצבית, באמצעות מה שמכונה "משתנים פנימיים" של נוירונים. סימולציות מצביעות על כך שמנגנון עייפות של תת-קבוצה של נוירונים חיוני לזיכרון לטווח קצר זה."

מאאס מסביר כי אמנם טרם ניתן למדוד את המשתנים הפנימיים הללו, אך כן להסיק כי על הרשת להצליח לבדוק אילו נוירונים עייפים באותו זמן בכדי לשחזר איזה מידע היא עיבדה בעבר. במילים אחרות, מידע קודם מאוחסן באי-פעילות של נוירונים, ואי-פעילות צורכת הכי פחות אנרגיה.

רשת עצבית חוזרת ונשנית ורשת זרימה קדימה

החוקרים קישרו בין שני סוגים של רשתות ללמידה עמוקה (Deep Learning) מתחום ה-AI – “רשתות משוב עצביות” (Feedback Neural Networks) האחראיות על הזיכרון לטווח קצר, ורשת זרימה קדימה (Feed-forward network).

מודולים רבים מסוג רשתות משוב, אשר נקראים גם מודלים חוזרים ונשנים (Recurrent Modules), מסננים מידע רלוונטי אפשרי מתוך הקלט ומאחסנים אותו. לאחר מכן, רשת הזרימה קדימה קובעת אילו מההקשרים שנמצאו חשובים מאוד לפתרון המטלה שעל הפרק. יחסים שנמצאו חסרי משמעות או שאינם רלוונטיים מסוננים החוצה, וירי נוירונלי מתקיים רק במודולים בהם נמצא המידע הרלוונטי. תהליך זה מוביל בסופו של דבר לחיסכון משמעותי באנרגיה.

"מבנים עצביים חוזרים ונשנים צפויים לספק את ההתקדמות הגדולה ביותר עבור יישומים הפועלים על חומרה נוירומורפית בעתיד", הסביר דייוויס. "חומרה נוירומורפית כמו מעבד המחקר Loihi של אינטל מתאימה באופן ייחודי להקלה על הדפוסים המהירים, הדלילים והבלתי צפויים של הפעילות הרשתית המתקיימת במוח, וזקוקים ליישומי בינה מלאכותית יעילים ככל הניתן מבחינת צריכת אנרגיה".

טוני מלינקוביץ'
טוני הוא העורך הראשי שלנו כאן באתר, עם ידע רחב בחומרה ומקורות מהירים, טוני הוא גם הכתב המהיר ביותר שלנו, בנוסף לכתבות המעולות של טוני הוא גם אחראי על רוב הביקורות שלנו באתר וגם על המלל וחוות הדעת על חלק מסיקורי הוידאו שלנו.
דילוג לתוכן