節能人工智能的突破

得益于數學上的突破，諸如語音識別，手勢識別和ECG分類之類的AI應用程序的能源效率可以提高一百到一千倍。這意味著將有可能在芯片中放置更多精致的AI，從而使應用程序可以在智能手機或智能手表上運行，而這在云端之前就可以完成。

在本地設備上運行AI將使應用程序更強大且對隱私更友好-更加健壯，因為不再需要與云的網絡連接。并且更加隱私，因為可以在本地存儲和處理數據。

荷蘭國家數學和計算機科學國家研究中心Centrum Wiskunde&Informatica(CWI)的研究人員以及荷蘭埃因霍溫(Eindhoven)的IMEC / Holst研究中心共同完成了這一數學突破。該結果已在Bojian Yin，Federico Corradi和Sander M.Bohté的論文中發表。基本的數學算法已成為開放源代碼。

在CWI研究人員和UvA教授認知神經生物學教授SanderBohté的監督下，研究人員開發了一種用于所謂的尖峰神經網絡的學習算法。這樣的網絡已經存在了一段時間，但是從數學的角度來看很難處理，因此到目前為止很難將它們付諸實踐。新算法是開創性的方法有兩種：在神經元中的網絡都需要那么頻繁溝通很多，而且每個人的神經元具有執行較少的計算。

首席研究員SanderBohté說：“這兩項突破的結合使AI算法的能源效率比標準神經網絡高出一千倍，而能源效率比當前的最新神經網絡高一百倍。”

受人腦啟發

Bohté的靈感和動力來自于人腦處理信息的高效節能方式(20瓦)。近年來，模仿大腦神經網絡的計算機在圖像識別，語音識別，自動翻譯到醫學診斷等領域已取得了出色的應用，但所需能量卻比人腦高出一百萬倍。

Bohté和他的研究團隊開發的尖峰神經網絡不同于已經集成在AI應用程序中的神經網絡。“經典神經網絡中神經元之間的通信是連續的，并且從數學角度來看很容易處理。尖峰神經元看起來更像人的大腦，僅以很少的脈沖和短脈沖進行通信。但是，這意味著信號是不連續的，很難處理以數學方式處理。”