Этот подход может стать революцией в сфере обработки данных и сократить энергопотребление искусственного интеллекта в 100 раз.

Разработка базируется на микросветодиодах и сенсорах камеры, выполняющих операции сложения и умножения чисел в контуре обратной связи. В отличие от классических цифровых систем, которые переключают миллиарды транзисторов, АОК работает с аналоговыми сигналами без преобразования их в цифровую форму. Это позволяет уменьшить затраты энергии и обойти ограничения скорости цифровых вычислений.

«Мы оцениваем рост энергоэффективности примерно в сто раз. Это беспрецедентный результат для аппаратного обеспечения», — заявил Яннес Глэдроу, исследователь ИИ в Microsoft.

Прототип уже продемонстрировал способность выполнять задачи машинного обучения, например классификацию изображений, с результатами, сопоставимыми с цифровыми компьютерами. Кроме того, команда создала «цифрового двойника» АОК — модель, которая имитирует работу устройства и способна масштабироваться для более сложных задач.

В одном из экспериментов цифровой двойник воспроизвел изображение мозга размером 320×320 пикселей, использовав лишь 62,5% исходных данных. Это открывает возможность сокращения времени проведения магнитно-резонансной томографии. В другом случае система помогла оптимизировать финансовые операции, определив наиболее эффективное распределение ресурсов между группами с минимизацией риска.

Несмотря на то, что нынешний АОК является лишь прототипом, ученые убеждены, что с развитием технологии новые машины смогут одновременно обрабатывать миллионы и даже миллиарды переменных. Это сделает их чрезвычайно мощными в отраслях, где нужны быстрые и энергоэффективные вычисления, — от медицины до финансов.

«Наша долгосрочная цель — превратить эту технологию в весомую часть будущего вычислений», — подчеркнул исследователь Microsoft Хитеш Баллани.