Effizientes Training für künstliche Intelligenz
Neuartige physik-basierte selbstlernende Maschinen könnten heutige künstliche neuronale Netze ersetzen und damit Energie sparen
Künstliche Intelligenz beeindruckt nicht nur durch ihre Leistung, sondern auch durch ihren Energiehunger. Und sie verbraucht umso mehr Energie, je anspruchsvoller die Aufgaben sind, für die sie trainiert wird. Víctor López-Pastor und Florian Marquardt, zwei Wissenschaftler des Max-Planck-Instituts für die Physik des Lichts (MPL) in Erlangen, präsentieren nun eine Methode, mit der sich künstliche Intelligenz deutlich effizienter trainieren lassen könnte. Sie setzen dabei auf physikalische Prozesse statt der heute verwendeten digitalen künstlichen neuronalen Netze. Ihre Erkenntnisse wurden in der Physical Review X unter „Self-Learning Machines Based on Hamiltonian Echo Backpropagation“ veröffentlicht. weiterlesen…
Laut einer am 06.09.2023
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