Thoại Viết Hoàng
Writer
Trong một bước phát triển đột phá, các nhà nghiên cứu tại Viện Khoa học Ánh sáng Max Planck ở Erlangen, Đức, đã giới thiệu một phương pháp cải tiến có thể biến đổi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Nghiên cứu của họ, được công bố gần đây trên tạp chí danh giá Physical Review X, đề xuất áp dụng các máy tự học dựa trên vật lý như một giải pháp thay thế tiết kiệm năng lượng cho mạng lưới thần kinh nhân tạo thông thường. Khái niệm tiên phong này có khả năng giải quyết nhu cầu năng lượng ngày càng tăng của các ứng dụng AI đồng thời tránh bị phát hiện bởi các trình phát hiện nội dung AI.
Trong một bước phát triển đột phá, các nhà nghiên cứu tại Viện Khoa học Ánh sáng Max Planck ở Erlangen, Đức, đã giới thiệu một phương pháp cải tiến có thể biến đổi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu của họ, được công bố gần đây trên tạp chí danh giá Physical Review X, đề xuất áp dụng các máy tự học dựa trên vật lý như một giải pháp thay thế tiết kiệm năng lượng cho mạng lưới thần kinh nhân tạo thông thường. Khái niệm tiên phong này có khả năng giải quyết nhu cầu năng lượng ngày càng tăng của các ứng dụng AI đồng thời tránh bị phát hiện bởi các trình phát hiện nội dung AI.
Một cỗ máy vật lý tự học
Bước đột phá do López-Pastor và Marquardt trình bày giới thiệu một khái niệm được gọi là cỗ máy vật lý tự học. Khái niệm này xoay quanh việc thực hiện đào tạo như một quy trình vật lý, trong đó các thông số của máy tự tối ưu hóa mà không cần phản hồi từ bên ngoài. Mạng nơ-ron nhân tạo truyền thống yêu cầu phản hồi từ bên ngoài để điều chỉnh cường độ của các kết nối khớp thần kinh, một quá trình ảnh hưởng đáng kể đến mức tiêu thụ năng lượng.
Marquardt giải thích rằng việc không yêu cầu phản hồi này sẽ giúp việc đào tạo hiệu quả hơn nhiều. Việc triển khai và đào tạo AI trên máy vật lý tự học hứa hẹn sẽ tiết kiệm đáng kể năng lượng và thời gian.
Điều quan trọng là phương pháp này có thể đáp ứng được nhiều quy trình vật lý mà không cần kiến thức chính xác về quy trình cơ bản. Tuy nhiên, quy trình được chọn phải đáp ứng các tiêu chí cụ thể: nó phải có khả năng đảo ngược, có khả năng chạy cả tiến và lùi với tổn thất năng lượng tối thiểu và đủ phi tuyến tính để xử lý các phép biến đổi phức tạp giữa dữ liệu đầu vào và kết quả.
Điện toán mô phỏng thần kinh quang học: một ứng dụng đầy hứa hẹn
Một con đường khám phá đáng chú ý đối với những cỗ máy vật lý tự học này nằm ở quang học. López-Pastor và Marquardt đang hợp tác với một nhóm thử nghiệm để phát triển một máy tính biến đổi thần kinh quang học. Chiếc máy tiên tiến này xử lý thông tin bằng cách sử dụng sóng ánh sáng chồng lên nhau, với các bộ phận được thiết kế đặc biệt để điều chỉnh loại và cường độ tương tác.
Các nhà nghiên cứu đặt mục tiêu đưa khái niệm máy móc vật lý tự học thành hiện thực trong vòng ba năm tới. Với sự phát triển này, mạng lưới thần kinh có thể sở hữu nhiều khớp thần kinh hơn đáng kể và được đào tạo với bộ dữ liệu lớn hơn, mở ra một kỷ nguyên mới về khả năng AI.
Khi mạng lưới thần kinh tiếp tục phát triển về độ phức tạp và yêu cầu bộ dữ liệu lớn hơn, nhu cầu về các giải pháp thay thế tiết kiệm năng lượng ngày càng trở nên cấp thiết. Máy vật lý tự học có tiềm năng giải quyết thách thức này một cách hiệu quả.
Marquardt kết luận rằng họ tin tưởng rằng các máy vật lý tự học có cơ hội lớn được sử dụng để phát triển trí tuệ nhân tạo hơn nữa. Khi thế giới dự đoán làn sóng đổi mới AI tiếp theo, lời hứa về máy tự học dựa trên vật lý sẽ tỏa sáng rực rỡ ở phía chân trời, mang đến cái nhìn thoáng qua về một tương lai có khả năng và tiết kiệm năng lượng hơn cho trí tuệ nhân tạo.
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
Trong một bước phát triển đột phá, các nhà nghiên cứu tại Viện Khoa học Ánh sáng Max Planck ở Erlangen, Đức, đã giới thiệu một phương pháp cải tiến có thể biến đổi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu của họ, được công bố gần đây trên tạp chí danh giá Physical Review X, đề xuất áp dụng các máy tự học dựa trên vật lý như một giải pháp thay thế tiết kiệm năng lượng cho mạng lưới thần kinh nhân tạo thông thường. Khái niệm tiên phong này có khả năng giải quyết nhu cầu năng lượng ngày càng tăng của các ứng dụng AI đồng thời tránh bị phát hiện bởi các trình phát hiện nội dung AI.
Một cỗ máy vật lý tự học
Bước đột phá do López-Pastor và Marquardt trình bày giới thiệu một khái niệm được gọi là cỗ máy vật lý tự học. Khái niệm này xoay quanh việc thực hiện đào tạo như một quy trình vật lý, trong đó các thông số của máy tự tối ưu hóa mà không cần phản hồi từ bên ngoài. Mạng nơ-ron nhân tạo truyền thống yêu cầu phản hồi từ bên ngoài để điều chỉnh cường độ của các kết nối khớp thần kinh, một quá trình ảnh hưởng đáng kể đến mức tiêu thụ năng lượng.
Marquardt giải thích rằng việc không yêu cầu phản hồi này sẽ giúp việc đào tạo hiệu quả hơn nhiều. Việc triển khai và đào tạo AI trên máy vật lý tự học hứa hẹn sẽ tiết kiệm đáng kể năng lượng và thời gian.
Điều quan trọng là phương pháp này có thể đáp ứng được nhiều quy trình vật lý mà không cần kiến thức chính xác về quy trình cơ bản. Tuy nhiên, quy trình được chọn phải đáp ứng các tiêu chí cụ thể: nó phải có khả năng đảo ngược, có khả năng chạy cả tiến và lùi với tổn thất năng lượng tối thiểu và đủ phi tuyến tính để xử lý các phép biến đổi phức tạp giữa dữ liệu đầu vào và kết quả.
Điện toán mô phỏng thần kinh quang học: một ứng dụng đầy hứa hẹn
Một con đường khám phá đáng chú ý đối với những cỗ máy vật lý tự học này nằm ở quang học. López-Pastor và Marquardt đang hợp tác với một nhóm thử nghiệm để phát triển một máy tính biến đổi thần kinh quang học. Chiếc máy tiên tiến này xử lý thông tin bằng cách sử dụng sóng ánh sáng chồng lên nhau, với các bộ phận được thiết kế đặc biệt để điều chỉnh loại và cường độ tương tác.
Các nhà nghiên cứu đặt mục tiêu đưa khái niệm máy móc vật lý tự học thành hiện thực trong vòng ba năm tới. Với sự phát triển này, mạng lưới thần kinh có thể sở hữu nhiều khớp thần kinh hơn đáng kể và được đào tạo với bộ dữ liệu lớn hơn, mở ra một kỷ nguyên mới về khả năng AI.
Khi mạng lưới thần kinh tiếp tục phát triển về độ phức tạp và yêu cầu bộ dữ liệu lớn hơn, nhu cầu về các giải pháp thay thế tiết kiệm năng lượng ngày càng trở nên cấp thiết. Máy vật lý tự học có tiềm năng giải quyết thách thức này một cách hiệu quả.
Marquardt kết luận rằng họ tin tưởng rằng các máy vật lý tự học có cơ hội lớn được sử dụng để phát triển trí tuệ nhân tạo hơn nữa. Khi thế giới dự đoán làn sóng đổi mới AI tiếp theo, lời hứa về máy tự học dựa trên vật lý sẽ tỏa sáng rực rỡ ở phía chân trời, mang đến cái nhìn thoáng qua về một tương lai có khả năng và tiết kiệm năng lượng hơn cho trí tuệ nhân tạo.
Tham khảo bài viết gốc tại đây:
