Рада ухвалила закон про мобілізацію: що змінюється для українців
Долар 41.54 ₴ (+0.12), євро 44.98 ₴ (-0.05)
Кременчук: +18°C, ясно. Увечері до +12°C.
День працівників соціальної сфери. Всесвітній день сміху.
Сьогодні святкують: Максим, Віктор, Тамара
Овен: Хороший день для нових починань. Зірки сприяють ініціативі.
2004 — Кіпр, Чехія та 8 інших країн вступили до Євросоюзу
Паливо знову подорожчало: А-95 переступив психологічну межу
Apple iPhone 17 Air: все що відомо про найтоншу модель
Від пряникового будиночка до енергоощадного ШІ: у MIT показали, як кухонні експерименти стають мостом до нейроморфних обчислень. Іони магнію, оксид вольфраму та одна проста ідея з масла в тісті – все заради менш "ненажерливого" AI.
У MIT вважають, що шлях до енергоефективного штучного інтелекту може починатися не лише в чистих кімнатах, а й на кухні. Аспірантка DMSE MIT Міранда Швакке поєднала досвід із кулінарних експериментів у студентській ініціативі Kitchen Matters з розробкою матеріалів для нейроморфних обчислень. Її ідея проста: якщо правильно змінити структуру, зміняться й властивості – як у пряниковому тісті, так і в матеріалах для нових обчислювальних пристроїв. Саме ця логіка веде її до пристроїв, які імітують роботу мозку й потребують менше енергії для роботи з даними.
У відеопроєктах Kitchen Matters Швакке шукала "видиму" зміну в рецепті, що пояснює науку. У випуску про імбирне печиво вона сфокусувалася на маслі: його вода випаровується під час випікання, створюючи пори. Зменшивши кількість масла, дослідниця отримала щільніше пряникове тісто – достатньо міцне для будиночка. Так кухонний експеримент перетворився на приклад того, як мікроструктура впливає на механічні властивості матеріалу. Інші теми команди – чому шоколад "схоплюється" за наявності води та як готують ізомальт для "цукрового скла" у трюкових сценах.
Сьогодні Швакке працює з електрохімічними іонними синапсами – мініатюрними пристроями, де обробка і збереження інформації відбуваються в одному місці, як у мозку. Такий підхід скорочує пересилання даних і зменшує витрати енергії. "Нейроноподібні" елементи змінюють провідність подібно до того, як синапси підсилюють або послаблюють зв'язки між нейронами. Цей напрям у лабораторії професорки Bilge Yildiz покликаний відтворити ефективність біологічних систем у сучасних обчисленнях.
Навчання великих моделей ШІ потребує значних енергоресурсів, тоді як мозок виконує подібні завдання набагато ощадливіше. Саме тому команда MIT шукає "мозкоподібні" пристрої: вони мають працювати швидко, споживати мінімум енергії та бути сумісними із напівпровідниковими технологіями.
У фокусі дисертації Швакке – як вставляння іонів магнію в оксид вольфраму змінює електричний опір каналу пристрою. Оксид вольфраму виступає каналом, де опір керує силою сигналу – за аналогією із синапсами. Команда випробовує магній як стабільнішу альтернативу водню, який може виходити в довкілля і робити пристрій нестійким. Завдання – зрозуміти, як саме перемикання іонів "налаштовує" провідність і дозволяє пристроям працювати на низьких напругах.
Для аналізу та візуалізації даних дослідниця застосовує MATLAB. За цю роботу Швакке отримала MathWorks Fellowship від Школи інженерії MIT у 2023 і 2024 роках. Стипендія підтримує аспірантів, які використовують інструменти MathWorks у дослідженнях.
Наукове середовище супроводжувало Міранду з дитинства: мама – морська біологиня, тато – інженер-електрик. У середній школі вона брала участь у FIRST Lego League, а згодом у магнітній програмі познайомилася з матеріалознавством – дисципліною на перетині фізики, хімії та інженерії. Як старшокласниця вона досліджувала барвникові сонячні елементи, а згодом у Caltech зосередилася на мікроструктурі й наноструктурованих матеріалах, що привело до електрохімічних систем – батарей та паливних елементів.
Поза лабораторією Швакке веде наукову комунікацію: у Kitchen Matters команда проводить інтерактиви на міських подіях, наприклад, демонструє "pHun with Food", де сік червонокачанної капусти слугує pH-індикатором. Вона також була соціальною координаторкою і скарбницею у Graduate Materials Council DMSE, а під час навчання в Caltech долучалася до Robogals і наставництва для студентських дослідницьких стипендій. Комунікація для неї – не додаток, а частина наукової роботи: пояснити складне просто й точно.
Ключові факти:
Якщо підхід Швакке та колег масштабують, штучний інтелект зможе працювати ощадніше – це важливо для центрів обробки даних і вбудованих систем, де кожен ват має значення. Виграють і користувачі: енергоощадні чипи дадуть змогу запускати інтелектуальні функції ближче до пристрою, без постійної відправки даних у "хмару".
Нейроморфні обчислення – це про інженерні рішення, які навчаються у біології. Від стабільніших іонних синапсів до нових матеріалів – кроки, що сьогодні народжуються на перетині кухні та лабораторії, завтра можуть зменшити рахунок за електроенергію для всього цифрового світу.
Без спаму. Лише топ-матеріали Gosta. Відписатись в один клік.