KATEGORİLER
Kripto Al Sat

Yeni mikro transistör, yapay zekanın enerji kullanımını yüzde 99 oranında azaltmakta

Yeni Mikro Transistor Yapay Zekanin Enerji Kullanimini Azaltiyor169788 0 Yapay zeka makine tahsil süreci çok fazla bilgi süreç gücü ve güç kullandığı için çoklukla bu işlemler bulutta yapılır. Fakat bilim insanlarının geliştirdiği mevcut teknolojiden 100 kat daha verimli olan yeni bir mikro transistör, mobil ve giyilebilir aygıtlara yeni zeka düzeyleri getirmeyi vaat ediyor.

Yeni mikro transistör, data sürece zincirinde birden fazla adımda kullanılabilecek

Northwestern Üniversitesi’ndeki araştırmacıların birçok makine tahsili sisteminin omurgası olan sınıflandırma misyonunu gerçekleştirmek üzere tasarladıkları yeni transistör, silikondan yapılan mevcut transistörlerden biraz daha farklı. Zira bu yeni transistör iki boyutlu molibden disülfit katmanlarından ve tek boyutlu karbon nanotüplerden yapılıyor. Yapısı sayesinde ise bu yeni transistörler, klasik transistörlerin her birinin sırf bir adım gerçekleştirebildiği veri sürece zincirinde birden fazla adım için kullanılabilirler.

Yeni Mikro Transistor Yapay Zekanin Enerji Kullanimini Azaltiyor169788 1 İki farklı materyalin tek bir aygıta entegrasyonu, uygulanan voltajlarla akım akışını güçlü bir biçimde modüle edilmesine imkan tanıyarak dinamik yine yapılandırılabiliyor. Tek bir aygıtta yüksek derecede ayarlanabilirliğe sahip olmak ise küçük bir ayak izi ve düşük güç tüketimi ile karmaşık sınıflandırma algoritmaları gerçekleştirilmesine imkan sağlıyor.

Yapılan testlerde, bu küçük karışık çekirdekli heterojonksiyon transistörleri, halka açık EKG data kümelerini tahlil etmek ve altı farklı kalp atışı tipini etiketlemek üzere eğitildi. 10.000 EKG örneğinde araştırmacılar, mevcut makine tahsili yaklaşımının yüzden fazla klâsik transistör gerektirdiğini açıkladı. Fakat bu mikro transistörlerden sırf ikisini kullanarak olağandışı kalp atışlarını %95 doğrulukla sınıflandırdılar ve gücün yalnızca yaklaşık %1’ini kullandılar.

Konu ile ilgili açıklama yapan Northwestern’den çalışmanın kıdemli müellifi Mark C. Hersam, “Günümüzde birçok sensör data topluyor ve akabinde buluta gönderiyor; burada tahlil, sonuçlar kullanıcıya geri gönderilmeden evvel güç tüketen sunucularda yapılıyor. Bu yaklaşım inanılmaz derecede değerli, değerli ölçüde güç tüketiyor ve vakit gecikmesine neden oluyor. Cihazımız güç açısından o kadar verimli ki, gerçek vakitli algılama ve bilgi sürece için direkt giyilebilir elektroniklerde kullanılabiliyor ve sıhhatle ilgili acil durumlara daha süratli müdahale edilmesini sağlıyor.” ifadelerine yer verdi.

İçerik
1 yılda 14 Pro’nun pil sağlığına ne oldu? Magsafe VS Kablolu Şarj!

1 yıldır kullandığımız, birisi daima Magsafe başkası de daima 20W kablolu şarj adaptörüyle şarj edilen1

1 dk. 4 Okundu
İçerik
GeForce Now zamlandı: İşte yeni fiyatlar

Nvidia’nın ülkemizde Turkcell iştirakiyle birlikte sunduğu bulut tabanlı oyun hizmeti GeForce Now fiyatı zamlandı. GeForce1

1 dk. 1 Okundu
İçerik
Apple, kendi yapay zekası için günde “milyonlarca” dolar harcıyor

An itibariyle -en azından göründüğü kadarıyla- Apple, yapay zeka alanında rakiplerinin gerisinde kalmış durumda. Lakin1

1 dk. 1 Okundu
Yorumlar

*
*

  • Hey!

    Bu yazıya henüz yorum yapılmamış, ilk yorumu hemen sen yap.

Sosyal Medyada bizi takip edin.