Yuklenilir...
Yuklenilir...
Araştırmacılar, yapay zekada enerji tüketimini 100 kata kadar azaltabilecek devrim niteliğinde bir yaklaşım sundular. Yöntem, sinir ağlarını insan benzeri sembolik muhakeme ile birleştiriyor ve aynı zamanda doğruluğu artırıyor.
Geleneksel derin öğrenme modelleri büyük miktarda enerji gerektiriyor. Yeni hibrit yaklaşım, sinir ağlarının örüntü tanıma yeteneğini sembolik sistemlerin mantıksal muhakeme gücüyle birleştiriyor. Bu, modellerin daha az hesaplama ile daha doğru sonuçlar üretmesini sağlıyor.
Bu gelişme yapay zekanın çevresel etkisini önemli ölçüde azaltabilir. Büyük dil modellerinin eğitimi ve çalıştırılması şu anda milyonlarca kilovat-saat enerji tüketiyor. 100 kat azalma hem maliyetleri hem de karbon ayak izini hafifletecektir.
Araştırmacılar bu teknolojinin mobil cihazlarda ve IoT sensörlerinde bulut bağlantısı olmadan yerel yapay zeka çalıştırmayı mümkün kılabileceğini belirtiyor. Microsoft da bu alanda Japonya'nın yapay zeka altyapısına 10 milyar dolarlık tarihi yatırım açıkladı.
En önemli haberlerin haftalık özetini e-postanıza alın.