Использование аналоговых компьютеров в искусственном интеллекте (ИИ)

Sep 03, 2023

Аналоговые компьютеры — это класс устройств, в которых физические величины, такие как электрическое напряжение, механические движения или давление жидкости, представлены так, что они аналогичны соответствующей величине в решаемой задаче.

Вот простой пример аналогового компьютера.

Если мы повернем черное и белое колеса на определенную величину, серое колесо покажет сумму двух вращений.

Одним из первых аналоговых компьютеров был Антикитерский механизм, построенный около 100–200 гг. до н.э. Он включал в себя ряд взаимосвязанных бронзовых шестерен таким образом, что движение некоторых циферблатов было аналогично движению Солнца и Луны. Он также был способен предсказывать затмения на десятилетия вперед.

Для сложения двух восьмибитных чисел потребуется около 50 транзисторов. Однако с помощью аналогового компьютера мы можем добавить два тока, просто подключив два провода. Аналогично, чтобы умножить два числа, нам нужны тысячи транзисторов. Напротив, мы можем пропустить ток (1 Ампер) через резистор (R-Ом), и падение потенциала на двух концах провода будет равно I*R, т. е. произведению двух чисел.

Аналоговые компьютеры мощные, быстрые и энергоэффективные. Однако на смену им пришли цифровые компьютеры, потому что они одноцелевые и неточные, а поскольку входные данные непрерывны, точно повторить процесс сложно.

В искусственном интеллекте аналоговые компьютеры использовались для различных задач, включая распознавание образов, принятие решений и управление. Например, они использовались для обучения нейронных сетей — моделей машинного обучения, вдохновленных структурой и функциями человеческого мозга. Аналоговые компьютеры также использовались для реализации систем искусственного интеллекта, основанных на правилах, которые используют определенные правила для принятия решений или действий.

Несмотря на широкое распространение в прошлом, аналоговые компьютеры уже не так распространены в искусственном интеллекте и машинном обучении, во многом из-за появления цифровых компьютеров. Цифровые компьютеры намного быстрее и надежнее аналоговых компьютеров, и они могут хранить и обрабатывать гораздо большие объемы данных. Кроме того, цифровые компьютеры легче программировать и обслуживать, что делает их предпочтительным выбором для большинства приложений искусственного интеллекта и машинного обучения.

Существует растущая тенденция к использованию более крупных нейронных сетей в приложениях машинного обучения и искусственного интеллекта. Эта тенденция обусловлена ​​необходимостью повышения производительности при выполнении все более сложных задач и наличием большего количества данных, оборудования и алгоритмов для поддержки обучения более крупных сетей. Однако существуют определенные проблемы, связанные с этим возросшим спросом.

По мере того, как цифровые компьютеры приближаются к своим пределам, нейронные сети приобрели широкую популярность, большая часть их функций сосредоточена на умножении матриц. Кроме того, нейронные сети не требуют точных расчетов цифровых компьютеров, поскольку достаточно уверенности в 98% или 95% для классификации изображения как собаки. Эти факторы предоставляют аналоговым компьютерам прекрасную возможность занять гораздо более ведущую роль в искусственном интеллекте.

Мифический ИИ — стартап в области аналоговых вычислений, который создает аналоговые чипы для работы нейронных сетей. Различные алгоритмы искусственного интеллекта, такие как обнаружение движения, оценка глубины, классификация объектов и т. д., выполняются в аналоговой области.

Чтобы сделать это возможным, компания Mythic модифицировала цифровые флэш-памяти. Эти ячейки обычно используются для хранения данных и могут содержать как единицу, так и ноль. Положительное напряжение, приложенное к управляющему затвору, позволяет электронам проходить через изолирующий барьер и задерживаться на плавающем затворе. Затем напряжение можно снять, и электроны будут оставаться на плавающем затворе в течение длительного времени, предотвращая протекание тока через ячейку.

Сохраненное значение можно определить, подав небольшое напряжение. Ток не будет течь, если на плавающем затворе есть электроны, что указывает на ноль. Если электронов нет, ток потечет, то есть единица.

Идея Mythic состоит в том, чтобы использовать эти ячейки не как переключатели включения/выключения, а как переменные резисторы. Они делают это, помещая определенное количество электронов на каждый плавающий затвор вместо «все или ничего». Чем больше электронов, тем выше сопротивление канала. При приложении небольшого напряжения протекающий ток равен V по R. Но вы также можете думать об этом как о произведении напряжения, умноженном на проводимость, где проводимость является обратной величиной сопротивления. Таким образом, одну фотовспышку можно использовать для умножения двух значений на напряжение, умноженное на проводимость.