Nuova tecnologia a semiconduttore analogico potenzia l'addestramento dell'IA con ECRAM e algoritmo tiki-taka

RomeUn team di ricerca di POSTECH e dell'Università della Corea ha potenziato il computing AI utilizzando hardware analogico. Hanno dimostrato che i dispositivi Electrochemical Random Access Memory (ECRAM) possono migliorare le prestazioni dell'intelligenza artificiale. Questo avanzamento mira a superare le limitazioni dell'hardware digitale tradizionale, come CPU e GPU, che incontrano difficoltà nel scalare le applicazioni AI.

Caratteristiche principali della nuova tecnologia:

• L'hardware analogico utilizza una struttura a matrice incrociata per l'elaborazione parallela.
• I dispositivi ECRAM gestiscono la conducibilità elettrica attraverso il movimento ionico.
• La tecnologia presenta una struttura a tre terminali per un funzionamento a basso consumo energetico.
• Il team di ricerca ha realizzato con successo una matrice ECRAM 64×64.

Uno studio pubblicato su Science Advances rivela che i dispositivi ECRAM disposti in una griglia di 64×64 offrono eccellenti prestazioni elettriche e capacità di commutazione. Inoltre, hanno mostrato alti tassi di successo e consistenza. Questo è significativo poiché le array precedenti erano solo 10×10. Utilizzando l'algoritmo Tiki-Taka, un sofisticato metodo di apprendimento, hanno migliorato l'accuratezza dell'addestramento delle reti neurali AI.

Un aspetto fondamentale di questa ricerca è la capacità dell'hardware di mantenere il "peso," ovvero di continuare ad apprendere con precisione senza sovraccaricare la rete neurale. A differenza della memoria convenzionale a semiconduttore, il sistema a tre componenti di ECRAM per la lettura e scrittura dei dati è più efficiente e consuma meno energia. Questo è particolarmente rilevante per gli usi commerciali dove è cruciale risparmiare energia.

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Questa ricerca potrebbe rivoluzionare il calcolo nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale. L'uso di hardware analogico consente un'elaborazione parallela che l'hardware digitale non riesce a eseguire con la stessa efficienza. Questo è particolarmente utile per compiti che richiedono un'elaborazione continua dei dati. Potrebbe portare a miglioramenti in molti settori dell'AI, inclusa l'intelligenza artificiale generativa e modelli di machine learning più efficienti.

Il sostegno del Ministero del Commercio, dell'Industria e dell'Energia e di altri enti evidenzia l'importanza cruciale di questa ricerca per la tecnologia industriale e lo sviluppo dei semiconduttori. L'hardware analogico progettato per l'IA può rivoluzionare il settore, offrendo un modo più scalabile ed efficiente per gestire i calcoli dell'intelligenza artificiale.

L'implementazione di dispositivi ECRAM su larga scala dimostra il loro potenziale commerciale, suggerendo che l'hardware analogico potrebbe offrire vantaggi rispetto alle soluzioni digitali per l'addestramento e le attività dell'IA. Questo progresso non solo avanza la tecnologia, ma crea anche nuove modalità per migliorare efficacemente le capacità dell'IA.