В основе многих современных технологий искусственного интеллекта лежат программные реализации нейронных сетей. Но подобным системам требуются значительные ИТ-ресурсы, и поэтому они обычно работают в дата-центрах, а не на персональных и мобильных устройствах. Разработки группы исследователей из Массачусетского технологического института под руководством Вивьен Зи могут помочь решению этой проблемы.
В прошлом году они разработали схему специализированного экономичного процессора для работы с нейронными сетями, а сейчас занялись вопросом оптимизации самой нейронной сети. Они создали аналитический метод, позволяющий рассчитать потребление энергии при работе нейронной сети на определенном оборудовании, а затем с помощью этого метода оценили эффективность различных методов оптимизации сетей.
При оптимизации из сети удаляются те соединения между узлами, что оказывают незначительное влияние на результат работы. С помощью нового метода при удалении соединений можно учесть и потребление энергии, а также выяснить, не производят ли они лишнюю работу, компенсируя результаты друг друга.
