Нейросеть научили определять градус и сорт вина с 95% точностью

Ученые из NIST разработали новый тип аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ), которое может потреблять меньше энергии и работать быстрее — и оно уже умеет виртуально дегустировать вина.

Ученые из программы NIST Hardware for AI и их коллеги из Университета Мэриленда создали свою нейронную сеть, которая работает с повышенной эффективностью. 

Как и в случае с традиционными компьютерными системами, у ИИ есть физические аппаратные схемы и программное обеспечение. В аппаратном обеспечении обычно есть большое количество обычных кремниевых чипов, которые потребляют много энергии: например, на обучение одного современного коммерческого процессора нужно примерно 190 мегаватт-часов (МВт*ч) электроэнергии.

Менее энергоемкий подход — использовать другие виды оборудования для создания нейронных сетей. Одно из многообещающих устройств — это магнитный туннельный переход (MTJ). Устройства на MTJ потребляют в несколько раз меньше энергии, чем их традиционные аналоги. MTJ работают быстрее, так как хранят данные в том же месте, где выполняют вычисления.

Новая нейросеть, как и обычные дегустаторы, должна натренировать свой вкус. Команда обучила сеть, используя 148 вин, изготовленных из трех видов винограда. Каждое виртуальное вино имело 13 характеристик, которые необходимо было учитывать: градус алкоголя, цвет, щелочность и магний. Каждой характеристике было присвоено значение от 0 до 1, чтобы сеть учитывала его и отличала одно вино от другого.

Дальше ИИ прошло виртуальный тест с набором данных, который включал 30 неизвестных вин. Система работала с точностью 95,3%. 

У авторов не было задачи создать ИИ-сомелье. Главный вывод — устройства MTJ можно расширить и использовать для создания новых систем ИИ. 

Количество энергии, потребляемой системой, зависит от ее компонентов, но если использовать MTJ в качестве синапсов, то можно сократить потребление энергии вдвое.

Читать далее:

НАСА: телескоп «Джеймс Уэбб» необратимо поврежден от удара небольшого метеорита

Физики нашли универсальные «часы» в космосе: они точнее атомных

Телескоп «Джеймс Уэбб» сделал первый снимок Юпитера: на нем сразу 9 двигающихся целей

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Найдена странная клеточная сущность на грани жизни
Наука
Ученые раскрыли тайну странного поведения у акул
Наука
Госдума утвердила закон о едином магазине приложений: RuStore становится обязательным
Новости
Путин утвердил запуск цифрового сервиса: мессенджер, «Госуслуги» и ID в одном приложении
Новости
Астрономы раскрыли тайну рождения редких двойных горячих юпитеров
Космос
В янтаре нашли следы грибков-зомби, которым 99 000 000 лет
Наука
Google выпустила автономный «мозг» для роботов: новая модель работает без сети
Новости
В Сингапуре открыли способ омолодить сердце, не меняя клетки
Наука
Возраст стоянки древних людей в Красноярске увеличили на 10 000 лет
Наука
Стартап представил технологию, делающую кровь «прозрачной» во время операций
Наука
Посмотрите, как притягиваются одноименно заряженные частицы
Наука
Наша Вселенная прибыла из другого мира: теория мироздания оказалась неверна
Космос
Появилась безопасная альтернатива препаратам от диабета и ожирения
Наука
Посмотрите на миллионы звезд и 2000 астероидов в беспрецедентном качестве
Космос
Облик древнего существа впервые восстановили в лаборатории: ему 580 млн лет
Наука
Спрос на специалистов по безопасности ИИ в России вырос в четыре раза
Новости
Опасный астероид может столкнуться с Луной вместо Земли: это угрожает спутникам
Космос
Строение перьев совы скопировали для разработки универсальной шумоизоляции
Наука
Популярный антидепрессант нарушил созревание половых клеток у мышей
Наука
На орбиту впервые отправили квантовый компьютер
Космос