Noutăți

Revoluția analogică în sistemele AI!

Revoluția analogică în sistemele AI!

În prima parte a acestui articol am scris o succintă istorie a sistemelor de calcul și a apariției primelor sisteme digitale, care au înlocuit computerele care funcționau prin analogie, sau analogice.

Deși ar putea părea greu de crezut, sistemele de calcul analogice nu numai că încă nu au dispărut. Există astfel de sisteme de calcul care pot îndeplini sarcini complexe și multiple, spre deosebire de strămoșii lor, care puteau îndeplini o singură sarcină.

Un computer analogic este un sistem de calcul ce utilizează aspectele continue ale fenomenelor fizice (electrice, mecanice sau chiar hidraulice) pentru calcule. Computerele digitale lucrează cu valori discrete.

Computerele analogice sunt rapide, însă susceptibile la erori generate de fenomenele fizice pe care le aproximează. O poartă logică digitală poate avea numai două stări (0 sau 1) fără posibilitatea apariției unei valori între cele două, în vreme ce computerul analogic poate genera orice rezultat prin computații și sisteme relativ simple.

O analogie matematică a celor două tipuri de sisteme ar putea fi diferența între mulțimea numerelor naturale și mulțimea numerelor reale. Prima definește valori discrete, iar a doua intervale continue, cu granularitate infinită! Georg Cantor a demonstrat că infinitatea numerelor reale cuprinse între 0 și 1 este mai mare decât infinitatea numerelor naturale. Infinit mai mare.

La fel, sistemele de calcul analogice, operând cu intervale continue de referință, au posibilitatea de a genera un numai rezultate infinitezimale, ci și capacitatea de a le genera mult mai rapid decât omoloagele lor digitale.

Pentru a aduna două numere, un computer digital folosește aproximativ 50 de tranzistori. Un computer analogic poate aduna două numere prin unirea a doi conductori. Pentru înmulțirea a două numere, un computer digital utilizează 1.000 de tranzistori. Un computer analogic folosește un simplu rezistor pentru a opera înmulțirea. Acestea însă întâmpină dificultăți la introducerea valorilor exacte și repetarea calculelor și rezultatelor obținute. Există chiar posibilitatea ca sistemele analogice să genereze rezultate diferite la aceleași valori introduse în sistem. În plus, liniile de producție ale componentelor nu pot genera componente identice, iar asta conduce la variații în rezultatele generate.

Ca regulă generală, în funcționarea unui computer analogic, o eroare de 1% este ceva comun.

Sistemele analogice sunt puternice, rapide și economice energetic, dar în același timp sunt inexacte, iar rezultatele calculelor sunt irepetabile.

Problema incapacității de a genera rezultate exacte și repetabile în sistemele analogice complexe este acum adresată cu succes de companiile care dezvoltă astfel de sisteme de calcul prin folosirea sistemelor digitale intercalate cu cele analogice. Acestea preiau semnalul analogic din sistem în anumite momente și îl interpretează digital, pentru a anula efectul cumulat al zgomotului de fond, după care îl redau sistemului analogic, pentru a continua procesul de calcul.

Totuși, există un domeniu în care aceste sisteme și-ar putea găsi locul: nevoia utilizării sistemelor analogice s-a făcut simțită în zilele noastre odată cu dezvoltarea sistemelor de inteligență artificială. Acestea își ating potențialul maxim de performanță prin folosirea de rețele neuronale complexe, cu sute de straturi. Nevoile computaționale ridicate pun o presiune imensă pe sistemele digitale, care ajung la limitele superioare de performanță – legea lui Moore își atinge capătul, iar tranzistorii se apropie de dimensiunile atomice. În cazul rețelelor neuronale cu câteva sute de straturi și sute de mii sau milioane de noduri, sistemele digitale nu mai fac față, iar timpii de calcul sunt tot mai extinși.

Este puțin ironic faptul că cele mai avansate nevoi ale erei noastre își găsesc răspuns în revenirea la sistemele folosite de sute sau chiar mii de ani, pe care ne-am obișnuit să le considerăm depășite. Sistemele analogice sunt exponențial mai rapide și mai economice în interpretarea în timp real a imaginilor, spre exemplu.

Procesul este intensiv din punct de vedere computațional, iar sistemele digitale îl duc la îndeplinire foarte încet și cu costuri ridicate. În plus, rețelele neuronale nu au nevoie de precizia sistemelor digitale și utilizează un singur tip de operație matematică: înmulțirea matricilor, ceea ce le face ideale pentru utilizarea sitemelor analogice.

Bineînțeles, noile sisteme analogice nu sunt mecanice. Spre exemplu, cei de la Mythic-AI folosesc celule de stocare flash, dar în mod diferit față de sistemele digitale: în mod normal acestea sunt folosite ca sisteme de memorie pentru a stoca un 1 sau un 0. Atunci când sunt încărcate cu electroni, sistemul citește 0 iar când poarta celulei este descărcată, permite circulația curentului, iar sistemul citește valoarea 1.

Utilizarea analogică a celulei, așa cum au făcut-o cei de la Mythic-AI constă în încărcarea parțială a porții celulei, astfel încât sistemul să poată citi orice valoare între 0 și 1 din celula respectivă. Ea devine mai degrabă un rezistor variabil decât un comutator pornit/oprit. Fiecare celulă poate fi utilizată pentru operarea unei înmulțiri (deci înlocuiește aproximativ 1.000 de tranzistori clasici) și devine nodul ideal pentru o rețea neuronală și computațiile complexe pe care le presupune.

Astfel un cip dezvoltat de Mythic-AI de 4 cm² poate opera 25 de trilioane de operații matematice pe secundă, cu un consum de 3 W! O unitate grafică de ultimă generație, așa cum sunt cele folosite în minarea BTC, spre exemplu, poate opera între 25 și 100 de trilioane de operații matematice /secundă cu un consum de 50 – 100 W.

Avantajele folosirii acestor sisteme analogice în dezvoltarea inteligențelor artificiale sunt clare. Am putea avea camere de filmat care pot face identificarea facială ad-hoc, sisteme robotice total autonome cu un consum minim de energie sau sisteme de detecție a defectelor de fabricație mai rapide, mai economice și mai eficiente decât operatorii umani, printre multe alte sisteme AI care ne vor schimba total viața.

Concluzie:

Nu știm dacă sistemele de calcul analogice vor avea vreodată supremația în domeniul roboticii, rețelelor neuronale și inteligenței artificiale. Dacă va fi așa, cel mai probabil că procesoarele analogice vor fi mult mai comune decât cele digitale.

Poate că în viitor vom privi la era digitală nu ca la apogeul dezvoltării sistemelor de calcul, așa cum o facem acum, ci ca la o etapă intermediară spre sisteme pe care acum abia începem să le intuim.

Completează formularul de audit de digitalizare iar noi vom intra în legătură cu tine în cel mai scurt timp, pentru o analiză gratuită a afacerii tale și a posibilităților de digitalizare.

Folosim Tehnologii de tip Cookie ce permit stocarea de informații și/sau obținerea accesului la informația stocată în dispozitivul dumneavoastră pentru a permite website-ului să funcționeze, pentru a personaliza conținutul și anunțurile publicitare, pentru a vă oferi funcționalități aferente rețelelor de socializare și pentru a analiza traficul.