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Q：
新しいMITチップはニューラルネットワークにどのように役立ちますか？
A：
ニューラルネットワークに関する新しい科学的研究により、パワーとリソースの要件が削減され、エンジニアがその強力な機能をより多様なデバイスセットに組み込むことができるようになります。
食事の準備から医者への行き方、車や公共交通機関の利用方法まで、それは私たちの生活のすべてに大きな影響を与えます。
スマートフォンが私たちの生活をどのように変えたかを考えてください。次に、これらの小型の携帯機器に機械学習と人工知能技術を組み込むことを考えてください。
この画期的な研究の一部はMITで展示されており、一部の電気工学およびコンピューターサイエンスの学生はAI / MLシステムの設計と構築を改善する方法を検討しています。
具体的には、MITの大学院生であるAbhishek Biswasおよびさまざまな同僚の努力が、テクノロジープレスで多くの注目を集めています。
Techcrunchは、ニューラルネットワークサイエンスの進化が「最先端のコンピューティング」を促進し、より強力なテクノロジーをポータブルバッテリー駆動デバイスに組み込む方法について語っています。
フォーブスは、ビスワスのブレークスルーが「ブレンダー内に人工知能を置く」可能性があると言います。
一般に、MITの科学者の進歩は、これらの成果が私たちの消費者技術だけでなく、政府やビジネスの目的で使用される技術にどのように影響するかが明らかであるため、波を起こしています。
本質的に、Biswasが説明するプロセッサの進化のタイプは、チップ環境での機能の共存に関係しています。 Science Dailyの記事で、ライターは、ほとんどの従来のプロセッサが処理領域の外部に格納されているメモリをどのように持ち、データが往復するかを説明しています。ただし、保存されたメモリデータを移動するためのこの必要性には、多くの電力が必要です。
ビスワスは、ニューラルネットワークの動作を支援する「ドット積」またはコア操作について説明します。これらの科学者は、システムを簡素化するためにバイナリウェイトの使用も検討しています。このアイデアは、最初のパーソナルコンピューターが発明される前からコンピューターサイエンスの基本的な部分でした。
これらの種類のハードウェアの変更を促進することにより、科学者は、テクノロジーの使用方法を変更している機械学習ツールや人工知能ツールの汎用性を高めています。純粋に決定論的な線形計画法から、コンピューターが人間の脳の活動を模倣するシステムに移行することで、はるかに強力なテクノロジーを指先で使用して、新しい冒険に着手しようとしていました。