Для современных суперкомпьютеров, которые обслуживают ИИ и работают с большим объемом данных, необходимо колоссальное количество электричества. Это связано с тем, что архитектура таких устройств требует постоянного обмена информацией между блоками хранения и обработки. С такой проблемой сталкиваются проекты, связанные с использованием нейросетей, например, популярные сегодня чат-боты или генеративные языковые модели.
В основу российской разработки легли технологии нейроморфного моделирования — это подход к вычислениям, который работает по принципу человеческого мозга. Такие архитектуры позволяют объединить функции обработки и хранения данных, что существенно снижает энергозатраты. Следующим шагом в этом направлении отечественные ученые называют создание нейропроцессоров на базе электронных компонентов, сохраняющих внутреннее сопротивление на основе истории приложенного напряжения и тока. Это позволит сохранять информацию и проводить вычисления локально.
Российские технологии смогут открыть новые возможности для использования нейросетей по всему миру. Они помогут сократить разрыв между государствами, испытывающими энергетические проблемы и имеющими доступ к энергозатратным суперкомпьютерам. К тому же такие решения будут способствовать развитию медицинских инноваций и экологического мониторинга.