Учёные придумали, как снизить энергопотребление при обработке данных

😒 Про­бле­ма: что­бы тре­ни­ро­вать ней­рон­ки, нуж­но мно­го дан­ных. Обра­бот­ка дан­ных тре­бу­ет мно­го энер­гии. Настоль­ко мно­го, что ино­гда обра­бот­ка сто­ит доро­же, чем полез­ный резуль­тат этой обра­бот­ки

🤔 При­ду­ма­ли: как исполь­зо­вать маг­нит­ную про­во­ло­ку, что­бы сни­зить энер­го­по­треб­ле­ние в 20–30 раз.

😮 Как рабо­та­ет: взя­ли маг­нит­ную нано­про­во­ло­ку, исполь­зуя её в каче­стве искус­ствен­ных ней­ро­нов, подо­жда­ли и достиг­ли эффек­та «лате­раль­но­го тор­мо­же­ния», кото­ро­го обыч­но дости­га­ли на допол­ни­тель­ном обо­ру­до­ва­нии и повы­шен­ном энер­го­по­треб­ле­нии. Вро­де про­сто, но слож­но.

👥 Кто: груп­па уче­ных из Техас­ско­го уни­вер­си­те­та в Остине, США.

😎 И что: это поз­во­лит тра­тить намно­го мень­ше энер­гии на обра­бот­ку боль­ших дан­ных, запуск ней­рон­ных сетей и очень умных и слож­ных ком­пью­те­ров.

👉 Почи­тать: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6528/ab86e8

Источ­ник: ScienceDaily