- Termodinamik hesaplama, yapay zeka hesaplamalarını gerçekleştirmek için sabit dijital devreler yerine fiziksel enerji akışlarını kullanır
- Görüntü verilerinin, bilgisayarın bileşenlerindeki küçük dalgalanmalar yoluyla doğal olarak bozulmasına izin verilir
- Karmaşık görüntü oluşturmaya ölçeklendirme tamamen yeni donanım tasarımları ve yaklaşımları gerektirecektir
Bilim adamları keşfetmek Yapay zeka görevlerini potansiyel olarak daha verimli bir şekilde gerçekleştirmek için doğal enerji akışlarını kullanan yeni bir bilgi işlem türü.
Sabit devrelere ve kesin hesaplamalara dayanan geleneksel dijital bilgisayarların aksine termodinamik hesaplama, sorunları çözmek için rastgelelik, gürültü ve fiziksel etkileşimlerle çalışır.
Buradaki fikir, bu yöntemin aşağıdakiler de dahil olmak üzere AI araçlarına izin verebileceğidir: resim editörleriMevcut sistemlerden çok daha az güç kullanarak çalışacak.
Termodinamik görüntü oluşturma nasıl çalışır?
Termodinamik görüntü oluşturma süreci normal hesaplamayla karşılaştırıldığında sıra dışıdır. Bilgisayarın bir dizi görüntü almasıyla başlar ve daha sonra bu görüntülerin “bozulmasına” izin verir.
Bu bağlamda bozulma, görsellerin silinmesi veya zarar görmesi anlamına gelmemektedir; bu, görüntülerdeki verilerin sistemdeki küçük dalgalanmalar nedeniyle doğal olarak yayılmasına veya değişmesine izin verildiği anlamına gelir.
Bu dalgalanmalara, küçük akımlar ve titreşimler gibi bilgisayarın bileşenleri arasında dolaşan fiziksel enerji neden olur.
Zamanla, bu etkileşimler görüntülerin bulanık veya gürültülü hale gelmesine neden olarak bir tür doğal düzensizlik yaratıyor; daha sonra sistem, yeniden yapılanmayı daha muhtemel hale getirmek için iç ayarlarını düzenleyerek bu bozukluğu tersine çevirme olasılığını ölçüyor.
Bilgisayar, bu işlemi birçok kez çalıştırarak, geleneksel bilgisayarların kullandığı adım adım mantığı takip etmeden, orijinal görüntüleri yavaş yavaş geri yükler.
Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı’nda araştırmacı olan Stephen Whitelam, termodinamik hesaplamanın elle yazılmış rakamlar gibi basit görüntüler üretebildiğini gösterdi.
Bu çıktılar, DALL-E veya AI görüntü oluşturuculardan elde edilen çıktılardan çok daha basittir. Google Gemini’nin Nano Banana Pro’su.
Yine de araştırma, fiziksel sistemlerin temel makine öğrenimi görevlerini yerine getirebildiğini kanıtlıyor ve yapay zekanın çalışabileceği yeni bir yol gösteriyor.
Ancak bu yaklaşımı yüksek kaliteli, tam özellikli görüntüler üretecek şekilde ölçeklendirmek, yeni donanım türlerini gerektirecektir.
Taraftarlar, termodinamik hesaplamanın yapay zeka görüntü üretimi için gereken enerjiyi standart bilgisayarlara kıyasla on milyar kat azaltabileceğini iddia ediyor.
Başarılı olursa, bu, enerji tüketimini büyük ölçüde azaltacaktır. veri merkezleri AI modellerini çalıştırıyorum.
İlk termodinamik hesaplama çipi yapılmış olmasına rağmen mevcut prototipler basit ve ana akımla eşleşemiyor. Yapay zeka araçları.
Araştırmacılar, konseptin temel ilkelerle sınırlı olduğunu ve pratik uygulamaların hem donanım hem de hesaplamalı tasarımda atılımlar gerektireceğini vurguluyor.
Whitelam, “Bu araştırma, şu anda yaptığımızdan çok daha düşük enerji maliyetiyle belirli makine öğrenimi türlerini gerçekleştirecek donanım yapmanın mümkün olduğunu gösteriyor” dedi. IEEE.
“Görüntü oluşturmada örneğin DALL-E kadar iyi olacak bir termodinamik bilgisayarı nasıl tasarlayacağımızı henüz bilmiyoruz. Bunu yapmak için donanımın nasıl oluşturulacağını çözmek yine de gerekli olacak.”
TechRadar’ı Google Haberler’de takip edin Ve bizi tercih edilen kaynak olarak ekleyin Akışlarınızda uzman haberlerimizi, incelemelerimizi ve görüşlerimizi almak için. Takip Et butonuna tıklamayı unutmayın!
Ve tabii ki siz de yapabilirsiniz TechRadar’ı TikTok’ta takip edin haberler, incelemeler ve video biçimindeki kutu açma işlemleri için bizden düzenli olarak güncellemeler alın WhatsApp fazla.