MIT Team's Neural Network Chip Kon A.I. in alles

Snel genoeg, zou het grootste deel van je thuiselektronica kunnen worden geïmplanteerd met de kunstmatige intelligentie die nodig is om te weten wanneer de airconditioner wordt ingeschakeld, of hoe grof je geniet van je ochtendsmoothie.

Het enige dat nodig is, is een speciaal stuk hardware om apparaten neurale netwerken - of kunstmatige replica's van het menselijk brein - lokaal te laten uitvoeren.

"Neurale netwerken worden vaak op een digitale manier geïmplementeerd", vertelt Avishek Biswas, een onderzoeker aan het Massachusetts Institute of Technology, omgekeerde. "Maar uiteindelijk willen we dit in echte hardware implementeren, in plaats van altijd simulatie op CPU's of GPU's uit te voeren, voor bredere toepassingen."

Biswas en zijn collega's bij het MIT hebben precies dat gedaan door een chip te ontwikkelen die algoritmen voor machine learning kan uitvoeren zonder de noodzaak om gegevens aan supercomputers in de cloud te voeden.

In een paper die Biswas deze week presenteerde op de International Solid State Circuits Conference in San Francisco, legde hij uit hoe hij een prototype voor een chip ontwikkelde die de snelheid van machine-learning berekeningen met maximaal 700 procent kan verhogen, terwijl het stroomverbruik met 93 tot 96 procent. Hij zei dat een bijgewerkte versie met meer rekenmogelijkheden in een paar jaar gereed zou kunnen zijn.

De beste neurale netten in het spel zijn ondergebracht in krachtige computers anders dan de meeste mensen ooit zien. Apparaten zoals de Amazon Echo bundelen gegevens naar deze supercomputers met behulp van de cloud, het neurale net doet zijn berekeningen en de uitvoer wordt teruggestuurd naar het apparaat.

Dit proces is traag, vormt een beveiligingsrisico en zorgt voor bandbreedteverkeer, zegt Biswas.

"Afhankelijk van de cloud ontstaat er een latentieprobleem dat invloed kan hebben op iets dat snelle beslissingen vereist", legt hij uit. "Het tweede punt is dat als je een massa apparaten hebt die met de cloud proberen te communiceren, het verkeer extreem zou zijn om te verwerken. Ten slotte wilt u niet dat potentiële vertrouwelijke informatie rechtstreeks naar de cloud wordt gestreamd. Dit alles kan worden opgelost door dit allemaal lokaal te doen."

Als hij en zijn team in staat zijn om hun chipontwerp tot een praktisch apparaat te maken, kunnen ze het enorme bandbreedteverkeer dat het Internet of Things vereist, oplossen. Meer dan dat, zou het neurale nettechnologie brengen die vaak gereserveerd is voor computerwetenschappers tot in de huizen van consumenten.

Dit onderzoek kan een revolutie teweegbrengen in wat we nu definiëren als 'slimme' apparaten. Er zou een beetje brein in je blender zitten - wat dat voor ons als soort zou betekenen, we zullen er gewoon achter moeten komen.