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財(cái)聯(lián)社10月13日訊（編輯 黃君芝）眾所周知，盡管人工智能（AI）技術(shù)越來(lái)越精進(jìn)，可以完成的任務(wù)也越來(lái)越多，但其耗能之多也是令人嘆為觀止。本周的一項(xiàng)最新研究發(fā)現(xiàn)，AI每年最終消耗的能源與荷蘭、瑞典等國(guó)家一樣大，甚至更多。

現(xiàn)在，美國(guó)西北大學(xué)的工程師開(kāi)發(fā)了一種新的納米電子設(shè)備，可以用最節(jié)能的方式執(zhí)行精確的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)任務(wù)。該設(shè)備使用的能量比現(xiàn)有技術(shù)少100倍，可以處理大量數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)執(zhí)行AI任務(wù)，而無(wú)需將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行分析。

據(jù)稱(chēng)，該設(shè)備的面積小，功耗極低，并且沒(méi)有接收分析的滯后時(shí)間，非常適合直接集成到可穿戴電子產(chǎn)品（如智能手表和健身追蹤器）中，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和近乎即時(shí)的診斷。

為了測(cè)試這一概念，工程師們使用該設(shè)備對(duì)公開(kāi)可用的心電圖（ECG）數(shù)據(jù)集中的大量信息進(jìn)行分類(lèi)。該設(shè)備不僅能夠有效、正確地識(shí)別不規(guī)則心跳，還能夠從六種不同的類(lèi)別中確定心律失常亞型，準(zhǔn)確率接近95%。

最新研究成果已于近期發(fā)表在了《自然電子學(xué)》雜志上。

該研究論文資深作者、西北大學(xué)納米技術(shù)專(zhuān)家Mark C. Hersam解釋稱(chēng)，“今天，大多數(shù)傳感器收集數(shù)據(jù)，然后將其發(fā)送到云端，在結(jié)果最終發(fā)送給用戶之前，先在高能耗的服務(wù)器上進(jìn)行分析。這種方法非常昂貴，且消耗大量能量，還增加了時(shí)間延遲。我們的設(shè)備非常節(jié)能，可以直接部署在可穿戴電子設(shè)備中進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和數(shù)據(jù)處理，從而更快地應(yīng)對(duì)突發(fā)衛(wèi)生事件。”

作為納米技術(shù)專(zhuān)家，Hersam是西北大學(xué)麥考密克工程學(xué)院材料科學(xué)與工程系的教授。他還是材料科學(xué)與工程系的系主任，材料研究科學(xué)與工程中心的主任，以及國(guó)際納米技術(shù)研究所的成員。Hersam與南加州大學(xué)教授Han Wang和西北大學(xué)研究助理教授Vinod Sangwan主導(dǎo)了這項(xiàng)研究。

在機(jī)器學(xué)習(xí)工具分析新數(shù)據(jù)之前，這些工具必須首先準(zhǔn)確可靠地將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分類(lèi)為各種類(lèi)別。例如，如果一個(gè)工具按顏色對(duì)照片進(jìn)行分類(lèi)，那么它需要識(shí)別哪些照片是紅色、黃色或藍(lán)色，以便對(duì)它們進(jìn)行準(zhǔn)確分類(lèi)。對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)，這是一件很容易的事，但對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)，這是一項(xiàng)復(fù)雜且耗能的工作。

對(duì)于目前基于硅的技術(shù)來(lái)說(shuō)，要對(duì)像心電圖這樣的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)，需要100多個(gè)晶體管——每個(gè)晶體管都需要自己的能量來(lái)運(yùn)行。然而，西北大學(xué)的納米電子設(shè)備只用兩個(gè)設(shè)備就可以完成同樣的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)。通過(guò)減少設(shè)備的數(shù)量，研究人員大大降低了功耗，并開(kāi)發(fā)了一種更小的設(shè)備，可以集成到標(biāo)準(zhǔn)的可穿戴設(shè)備中。

這種新裝置背后的秘密是它前所未有的可調(diào)性，這源于材料的混合。雖然傳統(tǒng)技術(shù)使用硅，但研究人員用二維二硫化鉬和一維碳納米管構(gòu)建了小型化晶體管。因此，不再需要許多硅晶體管（數(shù)據(jù)處理的每一步都需要一個(gè)）。 可重構(gòu)晶體管是動(dòng)態(tài)的，足以在不同的步驟之間切換。

Hersam說(shuō)，“將兩種不同的材料集成到一個(gè)設(shè)備中，使我們能夠根據(jù)施加的電壓對(duì)電流進(jìn)行強(qiáng)調(diào)制，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)可重構(gòu)性。在單個(gè)設(shè)備中具有高度的可調(diào)性，使我們能夠在占地面積小、能耗低的情況下執(zhí)行復(fù)雜的分類(lèi)算法。”

研究人員設(shè)想，最終，這些納米電子設(shè)備可以整合到日常可穿戴設(shè)備中，根據(jù)每個(gè)用戶的健康狀況進(jìn)行個(gè)性化定制，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)應(yīng)用。它們將使人們能夠在不消耗電力的情況下充分利用他們已經(jīng)收集到的數(shù)據(jù)。

“人工智能工具正在消耗越來(lái)越多的電網(wǎng)，”Hersam說(shuō)，“如果我們繼續(xù)依賴傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)硬件，這是一條不可持續(xù)的道路。”