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讓AI「模擬人類大腦」連線!英國研究打造「低耗能模型」省電又省錢

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[FTNN新聞網]記者蔡曉容/綜合報導

目前AI產業正面臨高能耗與成本壓力,輝達(NVIDIA)與AMD等晶片巨頭皆投入開發低功耗AI運算架構。就在這時,英國倫敦薩里大學(University of Surrey)最新研究指出,團隊開發出一種模擬人腦神經網路的新方法,能在提升AI性能的同時,大幅降低耗能。這項成果已刊登於《神經運算》(Neurocomputing)期刊。

英國大學開發出一種模擬人腦神經網路的新方法,能在提升AI性能的同時,大幅降低耗能。(示意圖/unsplash)
英國大學開發出一種模擬人腦神經網路的新方法,能在提升AI性能的同時,大幅降低耗能。(示意圖/unsplash)

研究團隊表示,透過名為「拓樸稀疏映射」(Topographical Sparse Mapping, TSM)的技術,讓每個神經元只與附近或相關的神經元連接,減少大量不必要的連結。這就像簡化一張複雜的地圖,只保留重要道路,維持資訊傳遞的核心結構,也更貼近人腦處理資訊的方式。

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負責研究的鮑爾博士(Dr. Bowyer)指出,訓練現今許多大型AI模型,可能消耗超過一百萬千瓦時的電力。若採用「仿生物學」的設計與「網路修剪」機制,可有效降低訓練能耗,讓AI發展更接近永續與環保目標。

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