Eksperimen menunjukkan model kecerdasan buatan mereka memberikan metode baru dan dukungan teoretis untuk mengintegrasikan karakteristik dinamis ilmu saraf ke dalam AI, dan hemat energi.
Peneliti Cina kembangkan model AI berdasarkan kerja neuron di otak manusi. (Gambar ilustrasi dibuat AI/Designer)ngarahNyaho - Peneliti dari Cina mengumumkan terobosan yang dapat mengubah arah kecerdasan buatan (AI) melalui model yang meniru perilaku neuron di otak manusia.
Model AI baru yang dibuat oleh tim dapat mencapai kekuatan komputasi tanpa konsumsi energi yang terlalu tinggi dari prosesor berbasis silikon.
Menurut laporan South China Morning Post, untuk membuat model ini, para ilmuwan mencoba menjembatani kesenjangan antara cara kerja model AI dengan cara kerja internal otak manusia yang kompleks.
Perubahan haluan yang dapat dihasilkan oleh temuan tim ini adalah sistem pengembangan AI yang tidak bergantung pada prosesor atau chip berbasis silikon.
Meskipun penerapannya banyak, pertumbuhan AI juga menyebabkan peningkatan permintaan energi. Model AI adalah konsumen energi yang besar dan dengan peran AI yang terus berkembang di segala bidang.
Di ujung lain spektrum terdapat otak manusia, yang lebih kompleks dibandingkan model AI lain yang pernah diciptakan hingga saat ini, yang hanya memerlukan sedikit energi untuk memenuhi seluruh tugasnya.
Oleh karena itu, para ilmuwan dari Chinese Academy of Sciences dan Peking University bekerja sama untuk mengembangkan model AI yang dapat melakukan lebih banyak tugas dengan konsumsi energi yang jauh lebih kecil.
Fungsi model AI jauh lebih sederhana dan bermaksud untuk menghasilkan beberapa model tujuan umum yang mungkin memiliki kemampuan kognitif lebih baik.
Para ilmuwan yang terkait dengan proyek ini menyebut model baru ini sebagai “model kompleksitas internal”. Model ini mencoba meniru cara kerja otak untuk menyelesaikan tugas dengan menggunakan sedikit energi.
Menurut laporan Xinhua, pengujian yang dilakukan oleh tim peneliti membuktikan efektivitas model kompleksitas internal dalam melaksanakan berbagai tugas.
Eksperimen tersebut juga menunjukkan bahwa hal ini dapat memberikan metode baru dan dukungan teoritis untuk mengintegrasikan karakteristik dinamis ilmu saraf ke dalam AI.
Selain itu menawarkan solusi yang layak untuk mengoptimalkan dan meningkatkan kinerja praktis model AI.
Menurut makalah tersebut, para peneliti mampu membangun jaringan Hodgkin-Huxley (HH) dengan kompleks internal yang kaya.
Hal tersebut membuktikan bahwa kinerjanya setara dengan yang dihasilkan oleh jaringan leaky integral-and-fire (LIF) yang jauh lebih besar.
Studi para ilmuwan dari Cina itu dipublikasikan baru-baru ini di jurnal Nature Computational Science. |
Sumber: Interesting Engineering
Posting Komentar