天博“以热代电”计算机可为AI运行降能耗—新闻—科学网 来源：天博企业 发表时间: 2024-09-01

科技日报北京9月13日电 （记者刘霞）瑞士科学家研究称，由热而非电驱动的计较机可以运转为神经收集以及人工智能（AI）提供动力的算法，并降低其能耗。相干论文已经提交论文预印本消息网。

研究卖力人、日内瓦年夜学的尼古拉斯 布伦纳暗示，像ChatGPT如许的体系可以进修很是繁杂的言语，但其能耗惊人。据预计，ChatGPT逐日耗损的能量与美国3万多户家庭耗损的能量相称。

年夜大都现代人工智能技能使用由很多彼此毗连的人工神经元构成的神经收集来模拟年夜脑的功效，ChatGPT等步伐中拥无数十亿个如许的神经元。于最新研究中，布伦纳团队开发出了一款装备，该装备能使用量子比特以及热量来物理模仿神经毗连。

他们模仿了几个彼此作用的量子比特于毗连到几个温度可变的热库时怎样充任神经元。研究团队注释说，要运转计较，可以不消键盘而经由过程提高此中一些热库的温度输入信息，这将使热量流过装备，转变量子比特的量子态以及能量，直到整个装备到达不变状况。而要读取计较机的输出，查抄指定饰演监督器脚色的热库的温度便可。

该团队意想到，此类装备的事情道理近似在名为感知器的呆板进修算法，感知器是最简朴的�첩神经收集，可以决议一个物体是否属在某个种别，如一张照片中的植物是猫照旧狗。

研究职员暗示，物理定律出格是热力学定律划定，计较机的任何操作都必需“耗损”一些热量以及熵，是以纯粹用热流制作感知器于观点上很是有趣，也很不平常，无望催生出更节能的呆板。

专一创立“热力学人工智能”的草创公司Normal Computing的研究职员帕特里克 科尔斯暗示，这一律念框架可以转化为小范围试验，但年夜范围出产可能还面对应战。

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