Современные алгоритмы ИИ требуют огромных вычислительных мощностей, что приводит к значительным энергозатратам. Однако ученые разработали инновационную методику, позволяющую ускорить процесс обучения нейросетей в десятки раз, при этом минимизируя расход ресурсов.
Как сообщает Zanoza со ссылкой на «РolitЕxpert», традиционные модели требуют множества итераций для настройки параметров, что увеличивает нагрузку на системы. Новый подход использует вероятностные вычисления, позволяя ИИ сразу фокусироваться на ключевых данных, избегая ненужных расчетов. Это напоминает оптимизированный поиск выхода из лабиринта: вместо перебора всех вариантов система быстро находит лучший путь.
Инновация основана на принципах, наблюдаемых в природе, например, в динамике финансовых рынков или климатических процессах. Благодаря этому искусственный интеллект способен мгновенно адаптироваться к изменениям, а не тратить недели на обучение.
Новая методика не только ускоряет вычисления, но и делает их более энергоэффективными. Это особенно важно для устойчивого развития технологий и уменьшения нагрузки на дата-центры. В перспективе такой подход может сделать ИИ более доступным и экологичным, открывая путь к революции в вычислительных системах.
Напомним, ранее мы рассказывали о 5 книгах, которые помогут переосмыслить будущее и искусственный интеллект.
