01:48:50
Импульсные нейросети и нейрочипы — перспектива развития искусственного интеллекта
Любая технология ведет себя как волна: накатывает, достигает пика, потом следует спад — у всего есть предел развития. Нейронные сети уже показали свои ограничения применения: высокое энергопотребление, сложность масштабирования и невозможность динамического использования. Помочь справиться с этим и преодолеть кризис производительности могут импульсные нейронные системы, построенные на основе специализированных нейропроцессоров, которые имитируют биологические нейроны человеческого мозга. О том, что это такое и как они устроены, вы узнаете из лекции Михаила Киселева, кандидата технических наук, руководителя лаборатории нейроморфных вычислений Чувашского государственного университета.
Очевидно, что для решения более сложных интеллектуальных задач требуется масштабирование нейросетей, решающих их. Человеческий мозг имеет около 1015 нейронных связей, а самые сложные нейросетевые модели — максимум 1012. Настолько большие модели могут позволить себе только крупные компании, такие как Google. Размеры подобных вычислительных кластеров почти достигли своего предела, а их обучение длится месяцы даже на самых мощных компьютерах. Поэтому дальнейшее увеличение сложности нейросетевых моделей возможно за счет имитации функционирования человеческого мозга в аппаратной части.
В этой лекции Михаил Киселев расскажем о том:
- Как работают импульсные нейросети (ИНС)
- Какие модели биологических нейронов существуют сегодня
- Какие виды их реализации наиболее успешны
- Как кодируется информация в ИНС
- Как моделируют и обучают ИНС
В заключение Михаил расскажет о том, какие исследования импульсных нейронных сетей проводятся в лаборатории нейроморфных вычислений Чувашского государственного университета, и поделится своими мыслями о будущем нейроморфных чипов и областях их применения.
Будь первым, кто оставит комментарий