"טכנולוגיות AI צריכות כיום בערך 7% מהחשמל העולמי— כרמת צריכת החשמל השנתית בהודו. ברמה בה AI ממשיכה להתרבות, החשיבות של חקיקות AI עדינות יותר היא חיונית. פיתוח ושימוש בשבבים אנלוגיים מהווים אפשרות מבטיחה." כך קובע כותב סמירן קוקה, מנהל מוצר באינפיניון
הבינה המלאכותית. שינתה באופן ניכר את התעשיות השונות, מאפשרת עיבוד נתונים מהפכני, קבלת החלטות והתקדמות באוטומציה. אולם, הדרישות החישוביות הגוברות של AI—בעיקר ביישומי למידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה (DL)—הובילו לדאגות ניכרות בנוגע לצריכת האנרגיה והחשיבות הסביבתית.
"טכנולוגיות AI צריכות כיום בערך 7% מהחשמל העולמי—כרמת צריכת החשמל השנתית בהודו. ברמה בה AI ממשיכה להתרבות, החשיבות של חקיקות AI עדינות יותר היא חיונית. פיתוח ושימוש בשבבים אנלוגיים מהווים אפשרות מבטיחה." כותב סמירן קוקה, מנהל מוצר באינפיניון במאמר דעה שפורסם ב-EETIMES.
"המחקר הנוכחי מוקדש לפיתוח טכניקות שמפחיתות דאגות אלו ומחזקות את העמידות של מערכות AI אנלוגיות. אפילו עם אתגרים אלה, שבבים אנלוגיים עדיין מתאימים מאוד ליישומים כמו עיבוד נתוני חיישנים וניטור סביבתי בזמן אמת, שם השונות הקלה שנוצרת על ידי רעש אינה שוללת את היתרונות של צריכת חשמל נמוכה ומהירות עיבוד מהירה יותר. אתגר נוסף הוא שילוב שבבים אנלוגיים בתוך התשתית הדיגיטלית הדומיננטית של מערכות AI נוכחיות. מעבר זה יחייב שינויים ניכרים הן בחומרה והן בערימות תוכנה."
IBM נמצאת בחזית פיתוח שבבים אנלוגיים ליישומי AI, כאשר עיצובה משתמש בטכנולוגיית זיכרון בשניות הפאזה (PCM) הפועלת עם צריכת אנרגיה נמוכה משמעותית משל שבבים דיגיטליים מסורתיים. כמו כן, חברות סטארט-אפ כמו Mythic ו-Rain Neuromorphics עוסקות בפיתוח שבבים אנלוגיים המיועדים לדמות רשתות עצביות ביולוגיות ולבצע חישובים נוירוניים.
"שבבים אנלוגיים יכולים לפתח באופן פוטנציאלי יישומים שונים של AI על ידי אספקת פתרונות חומרה אנרגטיים וניתנים להרחבה. תחומים מרכזיים בהם שבבים אנלוגיים יכולים להשפיע משמעותית כוללים חישוב שפת הקצה ותהליכי חישוב נוירומורפי, המיועדים להיות יעילים אנרגטית ומותאמים לביצועים בזמן אמת."
"המאמצים ליצירת ארכיטקטורות היברידיות המשלבות את חוזקות החישוב האנלוגי והדיגיטלי מתקדמים, מאפשרים מעבר חלק יותר לחומרת AI בת קיימא. חרף מכשולים אלה, התחזית לשבבים אנלוגיים באיי הינה אופטימית. שיפורים מתמשכים במדע החומרים, בעיצוב מעגלים ובאלגוריתמי AI מניעים את פיתוחן של מערכות AI אנלוגיות יעילות יותר ובני הרחבה. ככל שהדרישה לפתרונות AI ידידותיים לסביבה גוברת, שבבים אנלוגיים נערכים לשחק תפקיד מרכזי בהנעת טכנולוגיות AI חסכוניות באנרגיה." מסכם קוקה.
מעבדי AI נירומורפיים (NEUROMORPHIC AI) הם התשובה לביצועי AI גבוהים וצריכת הספק נמוכה מאוד – לאוד פרטים, ראה את הסרטון כאן:
https://ipro-great-ip.com/#brainchip