Dankzij een wiskundige doorbraak kunnen toepassingen van kunstmatige intelligentie, zoals spraakherkenning, gebarenherkenning en de classificatie van elektrocardiogrammen (ECG), een factor honderd tot duizend energiezuiniger worden. Dat betekent dat het mogelijk wordt om kunstmatige intelligentie in chips te stoppen, waardoor toepassingen bijvoorbeeld op een smartwatch of een smartphone kunnen draaien terwijl dat tot op heden in de cloud moest gebeuren.
Door kunstmatige intelligentie op een lokaal apparaat te draaien, worden de toepassingen bovendien robuuster en privacy-vriendelijker. Robuuster, omdat er geen netwerkverbinding met de cloud meer nodig is. En privacyvriendelijker, omdat data lokaal kunnen blijven.
De wiskundige doorbraak is bereikt door onderzoekers van het Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) en het Eindhovense onderzoekscentrum IMEC/Holst Centre en is gepubliceerd in een paper van de International Conference on Neuromorphic Systems. De onderliggende wiskunde is open source beschikbaar.
Onder leiding van CWI-onderzoeker en UvA-hoogleraar cognitieve neurobiologie Sander Bohté ontwikkelden onderzoekers Bojian Yin en Federico Corradi een nieuw algoritme voor een zogeheten spiking neural network (gepulst neuraal netwerk). Zulke netwerken bestaan al langer maar hadden tot nu toe het grote nadeel dat ze wiskundig moeilijk hanteerbaar waren waardoor ze in de praktijk niet konden worden toegepast. Het nieuwe algoritme bevat twee wiskundige doorbraken. De neuronen in het netwerk hoeven veel minder met elkaar te communiceren en daarnaast hoeft elk neuron ook nog eens minder te rekenen.
“In combinatie zorgen deze doorbraken ervoor dat kunstmatige intelligentie meer dan duizend keer energiezuiniger wordt, vergeleken met ouderwetse neurale netwerken en een factor honderd energiezuiniger dan de beste hedendaagse neurale netwerken”, zegt onderzoeksleider Sander Bohté.
Zuinig als het menselijk brein
Bohté haalt zijn inspiratie en motivatie uit het feit dat het menselijke brein informatie verwerkt op een ongelofelijk energiezuinige manier (20 watt). Computers die neurale netwerken nabootsen hebben in de afgelopen jaren weliswaar prachtige toepassingen opgeleverd (beeldherkenning, spraakherkenning, automatisch vertalen, medische diagnoses), maar slurpen veel meer energie dan het menselijk brein.
De spiking neurale netwerken die Bohté en zijn collega’s ontwikkelen verschillen van de klassieke neurale netwerken, die tot nu toe in AI-toepassingen zaten. Bohté: “In de klassieke neurale netwerken zijn de signalen continu en wiskundig makkelijk hanteerbaar. Spiking neurale netwerken werken met pulsjes en staan dichter bij de biologie van de hersenen. Dat betekent wel dat signalen discontinu zijn en wiskundig veel lastiger hanteerbaar.”
Nieuw soort chips nodig
Om spiking neurale netwerken efficiënt toepassingen te laten draaien zijn wel eerst aparte chips nodig. Bohté verwacht dat er binnen een jaar prototypen zijn: “Allerlei bedrijven werken daar hard aan, zoals onze projectpartner IMEC/Holst Centre.”
De spiking neurale netwerken van Bohté en zijn collega’s kunnen momenteel zo’n duizend neuronen aan. Dat is beduidend minder dan klassieke neurale netwerken op dit moment aankunnen, maar wel genoeg voor velerlei toepassingen van spraakherkenning en ECG-analyse tot het herkennen van gebaren. De volgende uitdaging is dan ook om hun netwerken op te schalen naar 100.000 of een miljoen neuronen. Dat zal de toepassingsmogelijkheden nog verder uitbreiden.
Het onderzoeksproject van Bohté en zijn collega’s vindt plaats binnen het NWO Perspectief-programma ‘Efficient Deep Learning’.
21 en 22 maart 2023 Organisaties hebben behoefte aan data science, selfservice BI, embedded BI, edge analytics en klantgedreven BI. Vaak is het dan ook tijd voor een nieuwe, toekomstbestendige data-architectuur. Dit tweedaagse seminar geeft antwoord ...
4 april 2023 (Face-to-face én Live Video Stream) Schrijf in voor al weer de tiende editie van ons jaarlijkse congres met wederom een ijzersterke sprekers line-up. Op deze editie behandelen wij belangrijke thema’s als Datamesh, Analytics ...
5 april 2023 Praktisch en interactief seminar met Nigel Turner Data-gedreven worden lukt niet door alleen nieuwe technologie en tools aan te schaffen. Het vereist een transformatie van bestaande business modellen, met cultuurverandering, een herontwe...
5 april 2023 (halve dag)Praktische workshop met Alec Sharp This workshop introduces concept modelling from a non-technical perspective, provides tips and guidelines for the analyst, and explores entity-relationship modelling at conceptual and logical...
5 april 2023 (halve dag)Praktische workshop door Thomas Frisendal In deze workshop van een halve dag zal de Deense expert Thomas Frisendal laten zien wat graph technologieën in de praktijk betekenen. Hij zal ook laten zien hoe graph oplossi...
13 april 2023 Praktische workshop Datavisualisatie en Human Data Stories. Hoe gaat u van data naar inzicht? En hoe gaat u om met grote hoeveelheden data, de noodzaak van storytelling, data science en de data artist? Lex Pierik behandelt de stromingen...
8 t/m 10 mei 2023 Praktische workshop Data Management Fundamentals door Chris Bradley - CDMP-examinatie optioneel De DAMA DMBoK2 beschrijft 11 disciplines van Data Management, waarbij Data Governance centraal staat. De Certified Data Managemen...
11 en 12 mei 2023 Praktische workshop Data Governance & Stewardship door Chris Bradley - CDMP-examinatie optioneel Wat betekent Data Governance eigenlijk, hoe kunnen we het praktisch laten werken en wat zijn de implicaties? Deze 2-daagse cursus bie...
Deel dit bericht