Ново изследване показва как подобни на мозъка компютри могат да революционизират блокчейна и ИИ

Изследователи от Technische Universität Dresden в Германия наскоро публикуваха революционни изследвания, показващи нов материален дизайн за невроморфни изчисления, технология, която може да има революционни последици както за блокчейн, така и за AI.

Използвайки техника, наречена „резервоарно изчисление“, екипът разработи метод за разпознаване на образи, който използва вихър от магнони за почти мигновено изпълнение на алгоритмични функции.

Изследователите не само разработиха и тестваха новия резервоарен материал, но също така демонстрираха потенциала за невроморфно изчисление да работи върху стандартен CMOS чип, нещо, което може да преобърне както блокчейна, така и изкуствения интелект (AI).

Класическите компютри, като тези, които захранват смартфони, лаптопи и по-голямата част от световните суперкомпютри, използват двоични транзистори, които могат да бъдат включени или изключени (изразени като „едно“ или „нула“).

Невроморфните компютри използват програмируеми физически изкуствени неврони, за да имитират органична мозъчна дейност. Вместо да обработват двоични файлове, тези системи изпращат сигнали през различни модели на неврони с добавен фактор време.

Причината, поради която това е важно за областите на блокчейн и AI, по-специално, е, че невроморфните компютри са фундаментално подходящи за разпознаване на образи и алгоритми за машинно обучение.

Двоичните системи използват булева алгебра за изчисляване. Поради тази причина класическите компютри остават безспорни, когато става въпрос за кратки числа. Въпреки това, когато става въпрос за разпознаване на образи, особено когато данните са шумни или липсва информация, тези системи се борят.

Ето защо на класическите системи е необходимо значително време за решаване на сложни криптографски пъзели и защо те са напълно неподходящи за ситуации, в които непълните данни възпрепятстват математическо базирано решение.

В секторите на финансите, изкуствения интелект и транспорта, например, има безкраен приток на данни в реално време. Класическите компютри се борят със запушени проблеми - предизвикателството на автомобилите без водачи, например, досега се е оказало трудно да се намали до поредица от "вярни/неверни" изчислителни проблеми.

Невроморфните компютри обаче са създадени за справяне с проблеми, които включват липса на информация. В транспортната индустрия е невъзможно за класически компютър да предвиди потока на трафика, защото има твърде много независими променливи. Невроморфният компютър може постоянно да реагира на данни в реално време, защото не обработва точки от данни една по една.

Вместо това невроморфните компютри управляват данни чрез конфигурации на шаблони, които функционират донякъде като човешкия мозък. Човешките мозъци показват специфични модели във връзка със специфични невронни функции и както моделите, така и функциите могат да се променят с времето.

Свързани: Как квантовите компютри влияят на финансовата индустрия?

Основното предимство на невроморфното изчисление е, че в сравнение с класическото и квантово изчисление нивото на консумация на енергия е изключително ниско. Това означава, че невроморфните компютри биха могли значително да намалят разходите по отношение на време и енергия, когато става въпрос както за работа с блокчейн, така и за копаене на нови блокове в съществуващи блокчейни.

Невроморфните компютри също биха могли да осигурят значително ускоряване на системите за машинно обучение, особено тези, които взаимодействат със сензори от реалния свят (автомобили, роботи) или такива, които обработват данни в реално време (анализ на крипто пазара, транспортни центрове).

Съберете тази статия като NFT за да запазите този момент в историята и да покажете подкрепата си за независимата журналистика в крипто пространството.