Современные дроны и беспилотники сталкиваются с серьёзной проблемой — их системы искусственного интеллекта потребляют слишком много энергии. Инженеры Рочестерского университета нашли необычное решение, обратившись к нейробиологии. Вместо традиционных нейросетей они разрабатывают принципиально новую систему на основе предиктивного кодирования — механизма, который, как считают учёные, использует человеческий мозг для обработки информации.
Ключевое отличие нового подхода в том, что он имитирует естественные процессы мышления. Если обычные ИИ-системы полагаются на энергозатратный метод обратного распространения ошибки, то мозг работает иначе — он постоянно строит прогнозы об окружающем мире и корректирует их по мере получения новой информации.
Представьте, что вы пересказываете услышанное собеседнику и используете его реакцию для уточнения своего понимания. Именно такую модель обработки данных учёные хотят воплотить в новом ИИ.
Проект получил серьёзную поддержку — $7,2 млн от исследовательского агентства DARPA. На эти средства команда, в которую входят специалисты из Рочестерского университета, Университета Райса и UCLA, создаст аналоговую систему обработки изображений. Важно, что технология будет использовать существующие КМОП-чипы, что ускорит её внедрение.
Первоначально система будет тестироваться на распознавании статических изображений. Если эксперимент окажется успешным, технологию адаптируют для более сложных задач — например, навигации автономных дронов. Это может привести к созданию устройств, которые смогут работать дольше без подзарядки, быстрее обрабатывать информацию и при этом потреблять значительно меньше энергии.
Разработка особенно актуальна для военных и коммерческих дронов, где энергоэффективность критически важна. Учёные уверены, что их подход откроет новую эру в создании автономных систем — более умных, быстрых и экономичных.
