Analoog computergebruik voor AI: hoe het onze toekomst kan veranderen

In een wereld die gedomineerd wordt door digitale technologie heeft kunstmatige intelligentie (AI) onze manier van leven veranderd, van hulp via e-mail tot gepersonaliseerde aanbevelingen. Deze transformatie is gedreven door de voortdurende ontwikkeling van AI-modellen, die dagelijks complexer worden.

De digitale computersystemen die AI ondersteunen, hebben echter moeite om deze vooruitgang bij te houden, wat leidt tot tragere trainingssnelheden, suboptimale prestaties en een hoger energieverbruik. Dit bedreigt de toekomst van AI en vraagt ​​om een ​​heroverweging van traditionele computersystemen.

Dankzij onderzoek van IBM komt Analoge AI naar voren als een hoopvolle oplossing, die efficiëntie en milieuvriendelijkheid belooft.

De uitdagingen van digitale computers voor moderne AI

AI-modellen vereisen uitgebreide training op grote datasets voor optimale prestaties naarmate ze complexer worden. Traditionele digitale computers, die afhankelijk zijn van binaire representaties (0 en 1) en elektronische componenten, hebben moeite om aan de eisen van moderne AI te voldoen. Deze beperkingen beinvloeden AI-systemen op verschillende manieren:

• Discrete representatie en precisiekwesties: AI-modellen werken vaak met continue, hoog-dimensionale gegevens zoals afbeeldingen en natuurlijke taal. Digitale computers, die afhankelijk zijn van discrete binaire representaties, kunnen nauwkeurigheidsproblemen met zich meebrengen bij het omzetten van deze continue gegevens naar digitale vorm. Dit kan leiden tot informatieverlies en mogelijk de prestaties van AI-modellen verslechteren, vooral bij taken die fijne details vereisen.

• Energieverbruik: AI-modellen vragen om aanzienlijke rekenkracht. Digitale computers, met binaire logische poorten, verbruiken veel energie bij het uitvoeren van complexe AI-berekeningen. Dit hoge energieverbruik leidt niet alleen in aanzienlijke operationele kosten, maar draagt ​​ook bij aan de zorgen over de CO2-voetafdruk van AI-systemen, vooral in grootschalige datacenters.

• Verwerkingssnelheid en parallellisme: Moderne AI-modellen maken vaak gebruik van enorme datasets en ingewikkelde neurale architecturen met miljoenen of miljarden parameters. Digitaal computers, met sequentiële verwerking, kunnen moeite hebben om op efficiënte wijze met parallellisme om te gaan, wat leidt tot langere trainingstijd en minder responsieve real-time AI-toepassingen.

• Von Neumann-knelpunt: Digitale computers zijn gebasseerd op de Von Neumann-architectuur, waarbij geheugen en verwerking gescheiden zijn. Dit vereist een continue gegevensoverdracht tussen het geheugen en de CPU, wat inknelpunten veroorzaakt. Dit knelpunt belemmert de verwerkingssnelheid en maakt het computersysteem minder energie-efficiënt, vooral bij AI-toepassingen die uitgebreide datasets verwerken.

• Overhead bij gegevensconversie: Veel AI-toepassingen, zoals computervisie en spraakherkenning, verwerken analoge signalen, zoals beelden en geluid. Het omzetten van deze analoge signalen naar digitale vorm via analoog-naar-digitaal conversie (ADC) introduceert vertragingen in termen van tijd en rekenkracht. Deze vertragingen kunnen de real-time verwerkingscapaciteiten van AI-systemen belemmeren, vooral bij toepassingen die snelle besluitvorming vereisen.

Wat is analoog computergebruik?

Analoge AI, ook wel Neuromorphic of Brain-geïnspireerde computing genoemd, is een tak van AI en computing die inspiratie haalt uit de structuur en werking van biologische neurale netwerken.

In tegenstelling tot traditionele digitale AI, die gegevens verwerkt met behulp van discrete binaire waarden (0s en 1s), gebruikt analoge AI continue signalen en analoge componenten om neurale gedrag na te bootsen. Het streven om te werken zoals het menselijk brein informatie verwerkt. Het doel is om bepaalde voordelen te bereiken, zoals verbeterde energie-efficiëntie en cognitief computergebruik.

Hoe analoge AI de uitdagingen van digitale AI oplost

Te midden van deze digitale computerbeperkingen is Analoge AI een veelbelovende oplossing. In tegenstelling tot digitaal computers, waarbij gegevens discreet worden verwerkt, werken analoge computers continu. Deze unieke aanpak biedt de sleutel tot het overwinnen van de uitdagingen waarmee digitale AI wordt geconfronteerd:

• Energie efficiëntie: de continue werking van analoge AI verbruikt minder stroom dan digitale AI, waardoor de operationele kosten worden verlaagd en aansluit bij duurzaamheidsdoelen door de ecologische voetafdruk van AI-systemen te minimaliseren.

• Minder knelpunten bij datatransfer: Analoge AI verwerkt gegevens in het geheugen, waardoor constante gegevensoverdracht tussen geheugen en de CPU wordt geëlimineerd. Dit leidt tot snellere AI-training en responsievere realtime applicaties.

• Parallelle verwerking: het natuurlijke parallellisme van Analoge AI maakt het mogelijk om meerdere berekeningen tegelijkertijd uit te voeren, wat resulteert in een snellere en efficiëntere verwerking, vooral voor complexe taken waarbij grote datasets en ingewikkelde neurale netwerken betrokken zijn.

• Continue gegevensverwerking: de continue werking van analoge AI sluit naadloos aan bij de continue en hoogdimensionale aard van veel AI-inputs, waardoor precisieproblemen worden verminderd en overheadkosten voor analoog-naar-digitaal-conversie worden geëlimineerd.

Praktijkvoorbeeld: IBM’s doorbraak in analoge AI

IBM’s recente introductie van een 14-nanometer analoge AI-chip vertegenwoordigt een baanbrekende prestatie op het gebied van AI-technologie. Met 35 miljoen geheugencellen wil de chip biologische neurale processen in computers en gegevensopslag nabootsen.

IBM maakt gebruik van ‘compute-in-memory’, waarbij computerbewerkingen rechtstreeks binnen het geheugensubsysteem worden uitgevoerd. Dit sluit aan bij de principes van analoog computergebruik en optimaliseert AI-berekeningen voor efficiëntie en snelheid. De chip maakt gebruik van ‘phase-change memory’-technologie, die bij blootstelling aan elektrische pulsen overschakelt tussen amorfe en kristallijne fasen. Dit maakt tussenliggende toestanden mogelijk, waardoor fundamentele berekeningen in AI mogelijk zijn met slechts een paar weerstanden of condensatoren, een volledige afwijking van traditionele methoden waarvoor honderden of duizenden transistors nodig zijn.

De analoge AI-chip van IBM toonde opmerkelijke resultaten op het gebied van spraakherkenning, waarbij het presteerde op een niveau vergelijkbaar met traditionele hardware, maar zeven keer sneller was bij het identificeren van spraakcommando’s en een veertienvoudige toename in energie-efficiëntie leverde voor complexe spraak-naar-tekst-transcriptie.

Hun innovatie toont het potentieel van analoge computer principes om de snelheid en efficiëntie van AI-systemen te verbeteren. Door gebruik te maken van phase-change memory en compute-in-memory-concepten wordt de kloof overbrugt tussen biologische neurale processen en AI-hardware, waardoor de AI-revolutie nieuwe richtingen in gaat.

Conclusie

Analoge AI biedt een veelbelovende oplossing voor de beperkingen van traditioneel digitaal computergebruik in het AI-tijdperk. Continue dataverwerking, energie-efficiëntie, minder dataknelpunten en natuurlijk parallellisme zijn essentieel om de AI-prestaties te verbeteren en tegelijkertijd de impact op het milieu te verminderen. De recente doorbraak van IBM op het gebied van analoge AI-chiptechnologie is een voorbeeld van het potentieel ervan en markeert een aanzienlijke verschuiving in computergebruik naar een efficiëntere en duurzamere toekomst.