De nouveaux travaux scientifiques sur les réseaux neuronaux pourraient réduire leurs besoins en énergie et en ressources au point où les ingénieurs pourraient mettre leurs puissantes capacités dans des ensembles de dispositifs beaucoup plus diversifiés.
Cela peut avoir un impact énorme sur tout dans nos vies, de la façon dont nous préparons la nourriture à la façon dont nous allons chez le médecin, en passant par la façon dont nous nous déplaçons en voiture ou en transports en commun.
Pensez à la façon dont les smartphones ont changé nos vies, puis pensez à intégrer des technologies d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle dans ces petits appareils portables.
Certains de ces travaux révolutionnaires sont exposés au MIT, où des étudiants en génie électrique et en informatique cherchent comment améliorer la conception et la construction de systèmes IA/ML.
Plus précisément, les efforts d'Abhishek Biswas, un étudiant diplômé du MIT, et de divers collègues suscitent beaucoup d'attention dans la presse technologique.
Techcrunch explique comment l'évolution de la science des réseaux neuronaux pourrait promouvoir « l'informatique de pointe » et intégrer des technologies plus puissantes dans des appareils portables alimentés par batterie.
Forbes affirme que la percée de Biswas pourrait « mettre l’intelligence artificielle dans votre mixeur ».
En général, les avancées des scientifiques du MIT font des vagues en partie parce qu'il est évident que ces réalisations peuvent affecter nos technologies grand public, ainsi que celles utilisées à des fins gouvernementales ou commerciales.
Essentiellement, le type d’évolution du processeur décrit par Biswas concerne la colocalisation des fonctions dans un environnement de puce. Dans un article de Science Daily, l'auteur explique comment la plupart des processeurs traditionnels ont une mémoire stockée en dehors de la zone de traitement et que les données font la navette entre les deux. Cependant, ce besoin de déplacement des données stockées en mémoire nécessite beaucoup d’énergie.
Biswas parle du « produit scalaire » ou de l'opération de base qui aide les réseaux de neurones à fonctionner. Ces scientifiques envisagent également d’utiliser des poids binaires pour simplifier les systèmes – et cette idée constituait un élément fondamental de l’informatique bien avant l’invention des premiers ordinateurs personnels.
En promouvant ce type de changements matériels, les scientifiques offrent une plus grande polyvalence aux outils d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle qui changent la façon dont nous utilisons les technologies. En passant d'une programmation linéaire purement déterministe à un système dans lequel les ordinateurs imitent l'activité cérébrale humaine, nous sommes sur le point de nous lancer dans une nouvelle aventure avec des technologies bien plus puissantes à notre portée.