Beyinden ilham alan bu çip, yapay zeka sistemlerinin enerji kullanımını yaklaşık ne kadar azaltabilir?

Cambridge ekibi, geçmiş akıma göre direnci değişen bir bileşen olan hafniyum oksitten bir memristör üretti; bu bileşen, veriyi ayrı bellek ve işlemci çipleri arasında taşımak yerine aynı yerde depolayıp işliyor. Bu 'bellek içinde hesaplama' tasarımı, beynin sinir hücrelerinin bilgiyi nasıl işlediğini taklit ediyor ve sürekli veri taşımanın ortadan kaldırılması, yapay zekâ enerji tüketimini yaklaşık yüzde 70 azaltabiliyor.

Daha düşük yüzdeler bu yaklaşımın sağladığı tasarrufun ölçeğini gerçekte olduğundan az gösteriyor, çünkü veriyi anakart üzerinde taşımak geleneksel çip tasarımlarında küçük değil, büyük bir enerji kaybı kaynağıdır.

Bu, donanımı biyolojik bir beyne daha çok benzetmeye çalışan nöromorfik bilgi işlem araştırmasının kapsamına giriyor; bu yaklaşım, bir veri merkezinin gücünün sadece küçük bir kesriyle devasa hesaplamalar yapabiliyor.