Представиха първия комерсиален ИИ чип, който може да се обучава самостоятелно

Калифорнийският стартъп Eta Compute изпрати на партньорите си първия икономичен процесор, който може да се самообучава без намесата на човека и не изисква предварително структурирани данни.

Eta Compute подчертава в своя уебсайт, че TENSAI е изключително икономичен. В режим на готовност чипът консумира едва 50 микровата, а при максимално натоварване – 500 микровата. Използва се специализирана невронна мрежа.

В TENSAI е се използва невронна мрежа от свързани възли, всеки от които има определени тегло. Комбинацията от теглата и връзките определят крайния резултат. Теглата се задават във вид на 8 или 16-битови числа. Използва се алгоритъма spiking neural network (SNN) – всеки възел може да има тегло, както и значение 0 или 1. По този начин се имитира работата на човешкия мозък.

SNN решава задачите изключително икономично, понеже процесорът не извършва умножения, а само сумира числата. Порталът IEEE Spectrum уточни, че тази невронна мрежа може да се учи и от неструктурирани данни. Посочва се и пример – традиционната невронна мрежа трябва да анализира 100 000 пиксела на различните снимки, за да започне да разпознава например, гепард. На SNN са ѝ достатъчни 1000 пиксела.

Обучението на новия чип е много лесно, а стартъпът представи видео, показващо самостоятелното обучение за разпознаването на думата Smart. Само след десет повторения, невронната мрежа в чипа започва успешно да го разпознава, без никаква човешка намеса.

Създателите на TENSAI споделят, че чип с толкова ниска консумация на електрическа енергия може например, да бъде вграден в смарт колонка, която да разпознава голям брой кодови думи без да е необходима връзка с интернет.

Eta Compute заяви, че партньорите на компанията и големите потенциални клиенти вече са получили екземпляри на TENSAI. Производството на ИИ чипа трябва да започне през 2019 година.