I nanomagneti possono distinguere il vino e potrebbero essere in grado di placare la fame di potere dell’IA.

I cervelli umani elaborano un sacco di informazioni. Quando gli appassionati di vino assaggiano un nuovo vino, le reti neurali nel loro cervello elaborano una serie di dati da ogni sorso. Le sinapsi nei loro neuroni si attivano, soppesando l’importanza di ogni bit di dati (acidità, fruttato, amarezza) prima di passarlo allo strato successivo di neuroni nella rete. Intelligenza artificiale Mentre le informazioni fluiscono, il cervello analizza il tipo di vino.

Come con i sistemi informatici tradizionali, l’IA comprende sia circuiti hardware fisici che software. L’hardware del sistema di intelligenza artificiale contiene spesso un gran numero di chip di silicio convenzionali che sono assetati di energia come gruppo: la formazione di un processore di linguaggio naturale commerciale all’avanguardia, ad esempio, consuma circa 190 megawattora (MWh) di energia elettrica , all’incirca la quantità che 16 persone negli Stati Uniti utilizzano in un anno intero. E questo prima che l’IA faccia un giorno di lavoro sul lavoro per cui è stata addestrata.

Un approccio meno dispendioso in termini energetici sarebbe quello di utilizzare altri tipi di hardware per creare le reti neurali dell’IA e i team di ricerca sono alla ricerca di alternative. Un dispositivo promettente è una giunzione a tunnel magnetico (MTJ), che è buona per i tipi di matematica utilizzati da una rete neurale e richiede solo pochi sorsi comparativi di energia.

È stato dimostrato che altri nuovi dispositivi basati su MTJ utilizzano molta meno energia rispetto alle loro controparti hardware tradizionali. Gli MTJ possono anche funzionare più rapidamente perché memorizzano i dati nello stesso posto in cui eseguono i loro calcoli, a differenza dei chip convenzionali che archiviano i dati altrove.

Forse la cosa migliore è che gli MTJ sono già importanti dal punto di vista commerciale. Sono state per anni le testine di lettura-scrittura delle unità disco rigido e oggi vengono utilizzate come nuove memorie per computer.