Barion Pixel

- Hirdetés -

- Hirdetés -

- Hirdetés -

Százszor energiahatékonyabb is lehet az AI

Képünk illusztráció!

Az amerikai Northwestern Egyetem mérnökei olyan újszerű tranzisztordizájnt alkalmaztak, amivel nemcsak miniatürizálni tudják az eszközt, hanem elősegíteni a mesterséges intelligencia energiahatékonyságát. A kutatásról publikált cikkben a tudósok azzal érvelnek a munkájuk létjogosultsága mellett, hogy a mesterséges intelligencia mindent elsöprő hullámai miatt kis és nagy cégek egyaránt foglalkoznak AI funkciók üzemeltetésével, ami iszonyatos mennyiségű villamos energiát emészt fel.

Ahogy egyre több vállalkozás száll fel az AI vonatra, úgy az ehhez szükséges infrastruktúra iránti kereslet is elkerülhetetlenül növekedni fog. Mark Hersam anyagtudományi professzor megerősítette: ez a trend nagyon energiaigényes, mivel az adatokat összegyűjtik, elemzésre a felhőbe töltik, majd az eredményeket a felhasználónak visszaküldik. A folyamat egyszerűsítésével, például az adatok helyi feldolgozásával ez az egész sokkal – akár százszor – energiahatékonyabb is lehetne.

Mivel minden szilíciumtranzisztor az adatfeldolgozási feladatoknak csak egyetlen lépését képes elvégezni, a szükséges tranzisztorok száma az adathalmaz méretével arányosan nő. Hersam csapata viszont úgy döntött, hogy eltávolodik a szilíciumtól, és kétdimenziós molibdén-diszulfidot, valamint egydimenziós szén nanocsöveket használ a mini tranzisztorok előállításához. Ezeket az új tranzisztorokat úgy alakították ki, hogy az elemzés különböző lépései szerint átkonfigurálhatók legyenek.

- Hirdetés -

„A két eltérő anyag egyetlen eszközbe való integrálása lehetővé teszi számunkra, hogy az áramáramlást erősen moduláljuk az alkalmazott feszültségekkel, ami dinamikus átkonfigurálhatóságot tesz lehetővé” – magyarázta Hersam. A megoldással nemcsak a tranzisztorok számát és a felhasznált energiát sikerült drasztikusan csökkenteni, hanem az eszközt is olyan mértékben miniatürizálták, hogy az akár egy hagyományos viselhető eszközbe is integrálható legyen. A helyben feldolgozott adatok további nagyon hasznos folyománya a megnövekedett kiberbiztonság, hiszen minden alkalommal, amikor adatot továbbítunk, nő a valószínűsége annak, hogy ellopják azt. „Viszont, ha például a személyes egészségügyi adatokat helyben dolgozzák fel, mondjuk a páciens csuklóján, az sokkal kisebb biztonsági kockázatot jelent” – fűzte hozzá a professzor.

A csapat azt reméli, hogy az eszközeiket a gyártók mindennapi viselhető eszközökben fogják felhasználni, és valós idejű alkalmazásokat működtetnek velük anélkül, hogy jelentős hálózati energiát igényelnének.

Gábor János, Okosipar.hu

- Hirdetés -

Érdemes elolvasni
NEW technology