248016 г. Калуга,
ул. Ленина, д.14
Пн - Чт с 8-00 до 17-15
Пт - с 8-00 до 16-00
Перерыв - с 13-00 до 14-00
4 декабря 2019

С помощью искусственного интеллекта можно будет снизить потребление электричества и увеличить быстродействие мобильных устройств.

Российские ученые нашли способ снизить энергопотребление мобильных устройств (телефонов, планшетов и т.д.), повысить их производительность и избавить от излишнего нагрева. В основе разработки — искусственный нейрон, который будет использовать наиболее простые математические вычисления. Предполагается, что производство процессоров, функционирующих по такой технологии, будет запущено через пять лет. Их проектирование ведется в рамках концепции зеленого искусственного интеллекта, реализация которой позволит снизить вредные выбросы в атмосферу.

Активное внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) приводит к постоянному увеличению мощности процессоров, работа которых требует значительных затрат энергии. Таким образом, прогресс в данной области имеет и отрицательную сторону, заставляя человечество сжигать большее количество углеводородного топлива, с помощью которого в мире вырабатывается львиная доля электричества. В конечном итоге это ведет к загрязнению атмосферы вредными выбросами. Но нельзя не учитывать и того, что активное выделение тепла мощными электронными системами становится серьезным барьером для их дальнейшего совершенствования.

Однако ученые не считают это поводом, чтобы остановить развитие, и стараются найти способы радикального увеличения энергоэффективности нейросетевых технологий. Один из интересных подходов к решению задачи в рамках концепции зеленого искусственного интеллекта недавно предложил коллектив российских ученых из Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН и Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН под руководством к.ф-м.н. Д.П. Николаева и к.т.н. В.В. Арлазарова.

«Упростить анализ информации можно путем замены стандартной модели искусственного нейрона, использующего в процессе обработки информации умножение, морфологическим биполярным нейроном, деятельность которого основана на более простой операции сложения (то есть переходом от классической к тропической алгебре),— рассказал руководитель лаборатории зрительных систем Института проблем передачи информации РАН Дмитрий Николаев. — Использование нейрона данного типа требует меньшего количества транзисторов. Благодаря этому его энергопотребление при выполнении аналогичных задач будет значительно ниже».

Однако, прежде чем внедрить данное решение, ученым необходимо, во-первых, написать оригинальные алгоритмы обучения нейросетей, а во-вторых, создать электронные элементы, оптимизированные под работу с новой системой ИИ.

«Если с первой задачей мы практически справились, то ко второй — созданию специальных процессоров — нам только предстоит приступить. Поэтому тестирование наших нейросетей мы пока будем проводить на стандартной технике», — пояснил Дмитрий Николаев.

По словам ученого, испытания будут завершены через год. Специалисты надеются получить небольшое превосходство над существующими системами ИИ по показателям экономичности и скорости работы.

Развить успех технологии должны помочь новые сопроцессоры типа Neural Processing Unit (ИИ-ускорители). По словам экспертов, они только начинают внедряться в мобильные устройства, для того чтобы смартфоны и планшеты могли самостоятельно работать с нейросетями — без задействования облачного сервиса, через который сейчас проходят вычисления.

«Внедрение технологии позволит в разы снизить энергопотребление, которое необходимо выделять на функционирование нейросетей, — считает заведующий отделом анализа изображений ФИЦ «Информатика и управление» РАН, генеральный директор компании Smart Engines Владимир Арлазаров. — В результате это уменьшит экологические риски, связанные с появлением ресурсоемких проектов в области интернета вещей и систем видеоаналитики. Кроме того, перенос нагрузки по работе с нейросетями с облачных сервисов на отдельные устройства позволит увеличить их быстродействие там, где оно критически важно».

Предложенная учеными концепция уже нашла поддержку среди профессионалов на международной научной конференции ICMV в Амстердаме. Однако не все эксперты видят в ней экологические перспективы.

«Вряд ли уменьшение энергопотребления компьютеров и мобильных устройств может внести значительный вклад в снижение выбросов в атмосферу на фоне того вреда, которую ей наносят промышленность и автомобили, — отметил профессор кафедры кибернетики НИЯУ МИФИ Алексей Самсонович. — Хотя разработка более энергоэффективных микрочипов должна снизить выделение тепла, которое является одним из главных ограничений для повышения вычислительной мощности устройств. В результате их быстродействие и экономичность могут существенно вырасти».

Также отраслевые специалисты оценили сложность задачи по созданию электронных систем для новой технологии.

«Выжать еще больше производительности из существующих нейросетей действительно тяжело, что делает поиск новых алгоритмов вычислений одной из наиболее актуальных задач, с решением которой нам могут помочь математики, — полагает генеральный директор компании «Нейросети Ашманова» Станислав Ашманов. — Если появится новая математика для нейронных сетей, эффективность которой будет доказана хотя бы в симуляторах чипов, то создать специализированный процессор с этими алгоритмами будет несложно. Разумеется, если речь не идет об использовании каких-то нестандартных или неизученных на данный момент физических принципов».

Инновационный вариант процессора (под новый тип нейросетей) ученые планируют создать в кооперации с Научно-исследовательским институтом системных исследований РАН и компанией МЦСТ (разработчик суперкомпьютера «Эльбрус»), которые имеют компетенции в области разработки микроэлектроники. Предполагается, что это произойдет в течение ближайших пяти лет.

Энергоинновация