Chip Genesis ma nauczyć AI uczenia bez zapominania

Naukowcy z University of Texas at San Antonio opracowali neuromorficzny chip Genesis, który ma umożliwiać systemom AI ciągłe zdobywanie wiedzy bez tracenia wcześniej nabytych umiejętności. Układ naśladuje wybrane mechanizmy ludzkiego mózgu i może działać bez stałego połączenia z chmurą.

.Jednym z problemów współczesnej sztucznej inteligencji jest „katastrofalne zapominanie”. System uczący się nowego zadania może nadpisywać wiedzę potrzebną do wykonywania wcześniejszych czynności. Dron wyszkolony do wykrywania pożarów w gęstym lesie mógłby nauczyć się rozpoznawać subtelne oznaki zagrożenia: jasny dym między koronami sosen, zmianę barwy roślinności, niewielkie ogniska ciepła albo różnicę między dymem a mgłą. Po przystosowaniu systemu do monitorowania powodzi na wybrzeżu część tych szczegółowych wzorców mogłaby zostać nadpisana przez nowe informacje o poziomie wody, zalanych drogach i odbiciach światła. Dron nie musiałby całkowicie „zapomnieć”, czym jest pożar, ale mógłby gorzej rozpoznawać jego wczesne i mniej oczywiste oznaki.

Badacze z MATRIX AI Consortium przy University of Texas at San Antonio opracowali chip Genesis, który ma ograniczyć ten problem. Jest to neuromorficzny akcelerator wykorzystujący impulsowe sieci neuronowe, czyli układy przetwarzające informacje za pomocą krótkich sygnałów przypominających sposób komunikowania się biologicznych neuronów.

Chip zapamiętuje znaczenie połączeń

.Genesis wykorzystuje mechanizm metaplastyczności. Każdy element przetwarzający śledzi nie tylko swój aktualny stan, lecz także historię wykorzystania, częstotliwość aktywacji i znaczenie dla wcześniejszych zadań. Najważniejsze połączenia są chronione przed łatwym nadpisaniem, natomiast nowa wiedza trafia do części układu, które pozostają bardziej elastyczne.

Rozwiązanie rozwija wcześniejsze prace nad chipami inspirowanymi działaniem ludzkiego mózgu. W odróżnieniu od tradycyjnych procesorów neuromorficzne układy nie muszą pracować z pełną intensywnością przez cały czas. Jeżeli nie otrzymują zadania, pozostają nieaktywne, ograniczając zużycie energii.

AI ma uczyć się bez dostępu do chmury

.Twórcy Genesis chcą, aby chip działał bezpośrednio w urządzeniach, bez przesyłania wszystkich danych do centrum obliczeniowego. Według zespołu pobór mocy może być liczony w miliwatach, a układ w przyszłości mógłby trafić do implantów medycznych, czujników ubieralnych i dronów działających w terenie.

Takie zastosowania wpisują się w rozwój AI działającej bezpośrednio na urządzeniach. System mógłby gromadzić doświadczenie przez kolejne lata bez ciągłego resetowania i ponownego trenowania w chmurze.

Genesis ma również ograniczać wymianę danych między pamięcią a procesorem, która w klasycznych układach powoduje straty energii. Według badaczy chip może docelowo zużywać od 30 do 100 razy mniej energii niż tradycyjny sprzęt. Byłaby to odpowiedź na rosnący problem energochłonności systemów AI.

Układ powstał po pięciu latach prac nad dwiema wcześniejszymi wersjami. Jest produkowany we współpracy z SUNY Albany w technologii IBM 65 nm. Kolejnym etapem będą testy skalowania i przygotowanie Genesis do zastosowań poza laboratorium.

Szymon Ślubowski