Американские ученые предложили использовать технологию термодинамических вычислений в генераторах изображений на основе искусственного интеллекта — она позволяет снизить затраты энергии на некоторые операции до 10 миллиардов раз.
Генеративные модели искусственного интеллекта, включая DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion, создают фотореалистичные изображения, но потребляют огромное количество энергии.
Это диффузионные модели. Во время обучения им предъявлялись большие наборы изображений, к которым постепенно добавлялся шум, пока картинка не стала напоминать помехи старого телевизора. Затем нейронная сеть выполняет обратный процесс и генерирует новые изображения по запросу. Проблема в том, что вычисления для алгоритмов ИИ с добавлением и последующим удалением шума потребляют слишком много энергии — термодинамические расчеты могут уменьшить их непропорционально возможностям современного цифрового оборудования, считают в Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли (Калифорния).
В термодинамических расчетах используются физические схемы, которые меняют свои параметры в ответ на шум, вызванный, например, случайными тепловыми колебаниями в окружающей среде. Стартап Normal Computing создал чип на основе 8 взаимосвязанных резонаторов, которые подключаются в зависимости от типа проблемы, которую решает чип. Затем резонаторы подвергаются воздействию окружающей среды, внося в схему шум и тем самым выполняя вычисления. После достижения системой равновесного состояния решение считывается из новой конфигурации резонаторов.
Ученые из Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли показали, что можно построить термодинамическую версию нейронной сети. Этот метод создает предпосылки для создания изображений с использованием термодинамических расчетов. Набор изображений подается в термодинамический компьютер, затем компоненты компьютера подвергаются естественному воздействию окружающей среды до тех пор, пока звенья, соединяющие эти компоненты, не достигнут состояния равновесия. Затем рассчитывается вероятность того, что термодинамический компьютер с данным состоянием связи сможет обратить этот процесс вспять, и значения этих связей корректируются так, чтобы максимизировать эту вероятность.
Моделирование подтвердило возможность создания термодинамического компьютера, настройки которого могут генерировать изображения рукописных цифр.
Это было достигнуто без энергоемких цифровых нейронных сетей или генератора псевдослучайных чисел, создающего шум. По сравнению с цифровыми нейронными сетями термодинамические компьютеры все еще примитивны, признают ученые, и они еще не знают, как спроектировать их для работы на уровне DALL-E. Однако с точки зрения энергоэффективности они обещают значительное преимущество.
