Учёные из Tufts University разработали новую архитектуру искусственного интеллекта, которая позволяет сократить энергопотребление до 100 раз при одновременном повышении точности. Об этом сообщает корреспондент BAQ.KZ со ссылкой на ScienceDaily.
Энергопотребление ИИ выходит на уровень городов
По данным International Energy Agency, уже в 2024 году системы искусственного интеллекта и дата-центры потребили около 415 тераватт-часов электроэнергии, что превышает 10% от общего объёма производства электроэнергии в США. При этом ожидается, что к 2030 году спрос на вычислительные мощности и энергоресурсы для ИИ может удвоиться. Крупные серверные комплексы, обслуживающие такие системы, уже сегодня сопоставимы по энергопотреблению с небольшими городами.
Как работает новая архитектура
Разработка американских исследователей направлена на решение именно этой проблемы. Команда под руководством профессора Матиаса Шойца предложила так называемый нейро-символический подход, который объединяет классические нейросети и элементы логического мышления. В отличие от традиционных моделей, основанных преимущественно на статистических закономерностях и переборе вариантов, новая система способна выстраивать решения более последовательно, используя правила и структурированные связи.
Роботы вместо чат-ботов
Исследование сосредоточено на системах, применяемых в робототехнике. Речь идёт о моделях, которые не только обрабатывают текст, но и воспринимают визуальную информацию, а затем переводят её в физические действия. Именно в таких задачах традиционные алгоритмы часто допускают ошибки, поскольку опираются на вероятностные предположения и требуют большого количества попыток для достижения результата.
Результаты: быстрее, точнее, дешевле
Испытания показали, что новая архитектура существенно превосходит существующие решения. Точность выполнения задач достигла 95% против 34% у стандартных моделей, а время обучения сократилось с более чем полутора суток до 34 минут. При этом энергозатраты на обучение снизились до 1% от уровня традиционных систем, а при эксплуатации - примерно до 5%.
Почему старые модели неэффективны
Авторы разработки отмечают, что существующие модели искусственного интеллекта нередко демонстрируют высокую энергоёмкость при относительно простых задачах. В качестве примера приводится генерация ответов в поисковых системах, где использование ИИ может требовать в десятки раз больше энергии, чем стандартная выдача ссылок.
Что это меняет для отрасли
Учёные считают, что нейро-символический подход может стать более устойчивой альтернативой текущим решениям, особенно на фоне стремительного роста потребления энергии в отрасли. В перспективе это позволит снизить нагрузку на инфраструктуру, удешевить технологии и расширить применение искусственного интеллекта в различных сферах - от промышленности до повседневных устройств.
Читай также: Эксперт предупредил о рисках оплаты по лицу и ладони
Анеля Өсерхан
Сегодня 2026, 18:56
