Nová ohromující zpráva tvrdí, že „termodynamické počítání“ by teoreticky mohlo drasticky snížit energii spotřebovanou umělou inteligencí při generování obrázků, přičemž by využívalo pouze jednu desetimiliardtinu energie současných populárních nástrojů. Jak uvádí IEEE Spectrum, dvě nedávné studie naznačují potenciál této vznikající technologie, ale její zastánci přiznávají, že řešení je zatím v základní podobě.
Podle zprávy Stephen Withelam, vědecký pracovník Lawrence Berkeley National Laboratory, tvrdí, že termodynamické počítání by mohlo být použito pro generování obrázků pomocí AI „s mnohem nižšími energetickými náklady, než dokáže současný digitální hardware.“ V článku publikovaném 10. ledna Whitelam a Corneel Casert, také z Berkeley, dvojice nastínila, jak „bylo možné vytvořit termodynamickou verzi neuronové sítě,“ čímž položila základy pro generování obrázků pomocí termodynamického počítání.
První „termodynamický počítačový čip“ na světě dosáhl fáze tape out minulý rok. Termodynamické počítání je mnohem podobnější kvantovému nebo pravděpodobnostnímu počítání než vašemu tradičnímu hernímu PC, využívá šum a fyzickou energii k řešení problémů.
Podle zprávy je termodynamickému počítači předložena sada obrázků a poté je ponechán, aby se obrázky rozpadly. Přirozené náhodné interakce probíhají, dokud není dosaženo rovnováhy mezi komponentami počítače. Počítač je poté pověřen zjištěním pravděpodobnosti obrácení tohoto procesu rozpadu, než upraví hodnoty tak, aby to bylo co nejpravděpodobnější.
Whitelam tuto práci následoval článkem v Physical Review Letters 20. ledna, ve kterém podrobně popisuje, že tento proces lze použít k vytvoření termodynamického počítače, který může být použit ke generování obrázku ručně psaných číslic.
To je samozřejmě daleko od intenzivních schopností generování obrázků Google Gemini Nano Banana Pro nebo jakéhokoli jiného AI generátoru obrázků, který vás napadne. Slouží to však jako důkaz konceptu, že nějak, jednoho dne, by termodynamické počítání mohlo být použito pro generování obrázků pomocí AI.
„Tento výzkum naznačuje, že je možné vyrobit hardware pro určité typy strojového učení,“ řekl Whitelam IEEE. Konkrétně „generování obrázků – s podstatně nižšími energetickými náklady, než máme v současnosti.“ Vzhledem k tomu, jak základní je tento důkaz konceptu, Whitelam varuje, že termodynamické generování obrázků konkurující běžným možnostem je ještě daleko. „Ještě nevíme, jak navrhnout termodynamický počítač, který by byl stejně dobrý v generování obrázků jako například DALL-E,“ údajně řekl. „Bude stále nutné vypracovat, jak postavit hardware, který to dokáže.“
To je docela velký háček, ale ve světě, kde výstavba AI a růst datových center vytváří bezprecedentní tlak na globální dodávky energie, by budoucí proces, který by mohl snížit spotřebu energie při generování obrázků AI o deset miliard krát, byl určitě průlomem.
Zdroj: tomshardware.com
