MIT-teamets neurala nätverkskort kan sätta A.I. in i allting

Snart nog skulle det mesta av din hemelektronik kunna implanteras med den artificiella intelligensen som behövs för att veta, när man ska aktivera luftkonditioneringen, eller ens hur tjock du tycker om din morgon smoothie.

Allt det skulle behöva är en speciell maskinvara för att låta enheter driva neurala nätverk - eller konstgjorda replika av den mänskliga hjärnan - lokalt.

"Neurala nätverk implementeras ofta på ett digitalt sätt, säger Avishek Biswas, forskare vid Massachusetts Institute of Technology, Omvänd. "Men i slutändan vill vi implementera detta i faktisk hårdvara, istället för att bara alltid köra simulering på processorer eller GPU, för bredare applikationer."

Biswas och hans kollegor på MIT har just gjort det genom att utveckla ett chip som kan genomföra maskininlärningsalgoritmer utan att behöva mata data till superdatorer i molnet.

I ett papper presenterades Biswas i veckan på International Solid State Circuits Conference i San Francisco. Han förklarade hur han utvecklade en prototyp för ett chip som kan öka hastigheten på maskinlärningsberäkningar med upp till 700 procent, samtidigt som strömförbrukningen sänks med 93 till 96 procent. Han sa att en uppdaterad version med mer beräkningsmöjligheter kunde vara klar om några år.

De bästa neurala näten i spelet är inrymda i kraftfulla datorer, till skillnad från vad de flesta någonsin ser. Enheter som Amazon Echo, stråldata till dessa superdatorer använder molnet, det neurala nätet gör sina beräkningar och utmatningen skickas tillbaka till enheten.

Denna process är långsam, ger en säkerhetsrisk och skapar bandbreddstrafik, säger Biswas.

"Beroende på molnet skapas en latensfråga som kan påverka något som kräver snabba beslut att göra", förklarar han. "Det andra är att om du har massor av enheter som försöker kommunicera med molnet så är trafiken extrem att hantera. Slutligen vill du inte vara live-streaming potentiell känslig information direkt till molnet. Allt detta kan lösas genom att göra allt detta lokalt."

Om han och hans team kan hjälpa till att göra sin chipdesign till en praktisk enhet, kan de lösa den massiva bandbreddstrafiken som saker av saker kräver. Mer än det skulle det innebära neuraltätteknik som ofta är reserverad för datavetenskapare direkt in i konsumenternas hem.

Denna forskning kan revolutionera vad vi nu definierar som "smarta" enheter. Det skulle faktiskt vara en liten hjärna inuti din blender - vad det skulle betyda för oss som en art, vi behöver bara ta reda på det.