Utilizzo di computer analogici nell'intelligenza artificiale (AI)

Sep 03, 2023

I computer analogici sono una classe di dispositivi in ​​cui le quantità fisiche come la tensione elettrica, i movimenti meccanici o la pressione dei fluidi sono rappresentate in modo che siano analoghe alla quantità corrispondente nel problema da risolvere.

Ecco un semplice esempio di un computer analogico.

Se giriamo la ruota bianca e quella nera di una certa quantità, la ruota grigia mostrerà la somma delle due rotazioni.

Uno dei primi computer analogici fu il Meccanismo di Antikythera, costruito intorno al 100-200 aC. Coinvolgeva una serie di ingranaggi di bronzo interconnessi in modo tale che il movimento di alcuni quadranti fosse analogo al movimento del sole e della luna. Era anche in grado di prevedere le eclissi con decenni di anticipo.

Per sommare due numeri da otto bit sono necessari circa 50 transistor. Con un computer analogico, invece, possiamo sommare due correnti semplicemente collegando due fili. Allo stesso modo, per moltiplicare due numeri, abbiamo bisogno di migliaia di transistor. Al contrario, possiamo far passare una corrente (I Ampere) attraverso un resistore (R-Ohm) e la caduta di potenziale tra le due estremità del filo sarebbe I*R, cioè il prodotto di due numeri.

I computer analogici sono potenti, veloci ed efficienti dal punto di vista energetico. Tuttavia, i computer digitali li hanno sostituiti perché sono monouso e imprecisi e, poiché gli input sono continui, è difficile ripetere esattamente il processo.

Nell’intelligenza artificiale, i computer analogici venivano utilizzati per vari compiti, tra cui il riconoscimento di modelli, il processo decisionale e il controllo. Ad esempio, sono stati utilizzati per addestrare le reti neurali, che sono modelli di apprendimento automatico ispirati alla struttura e alla funzione del cervello umano. I computer analogici sono stati utilizzati anche per implementare sistemi di intelligenza artificiale basati su regole che utilizzano regole specifiche per prendere decisioni o intraprendere azioni.

Nonostante il loro uso diffuso in passato, i computer analogici non sono più così comuni nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico, in gran parte a causa dell’avvento dei computer digitali. I computer digitali sono molto più veloci e affidabili dei computer analogici e possono archiviare ed elaborare quantità di dati molto più grandi. Inoltre, i computer digitali sono più facili da programmare e mantenere, il che li ha resi la scelta preferita per la maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.

Esiste una tendenza crescente verso l’utilizzo di reti neurali più grandi nelle applicazioni di machine learning e intelligenza artificiale. Questa tendenza è guidata dalla necessità di migliorare le prestazioni su compiti sempre più complessi e dalla disponibilità di più dati, hardware e algoritmi per supportare l’addestramento di reti più grandi. Tuttavia, ci sono alcune sfide associate a questo aumento della domanda.

Man mano che i computer digitali si avvicinano ai loro limiti, le reti neurali hanno guadagnato una popolarità diffusa, con gran parte della loro funzionalità incentrata sulla moltiplicazione di matrici. Inoltre, le reti neurali non richiedono i calcoli precisi dei computer digitali, poiché è sufficiente una confidenza del 98% o 95% nella classificazione di un’immagine come un cane. Questi fattori rappresentano un’ottima opportunità per i computer analogici di assumere un ruolo molto più importante nell’intelligenza artificiale.

IA mitica è una startup informatica analogica che crea chip analogici per eseguire reti neurali. Diversi algoritmi AI, come il rilevamento del movimento, la stima della profondità, la classificazione degli oggetti, ecc., vengono eseguiti nel dominio analogico.

Mythic ha modificato le celle di memoria flash digitale per renderlo possibile. Queste celle vengono generalmente utilizzate per l'archiviazione della memoria e possono contenere uno o zero. Una tensione positiva applicata al gate di controllo consente agli elettroni di passare attraverso una barriera isolante e rimanere intrappolati nel gate flottante. La tensione può quindi essere rimossa e gli elettroni rimarranno a lungo sul gate flottante, impedendo alla corrente di fluire attraverso la cella.

Il valore memorizzato può essere determinato applicando una piccola tensione. Nessuna corrente scorrerà se ci sono elettroni sul gate flottante, indicando uno zero. Se non ci sono elettroni, scorrerà corrente, ovvero uno.

L'idea di Mythic è quella di utilizzare queste celle non come interruttori on/off ma come resistori variabili. Lo fanno mettendo un numero specifico di elettroni su ciascun gate flottante invece di tutto o niente. Maggiore è il numero di elettroni, maggiore è la resistenza del canale. Quando si applica una piccola tensione, la corrente che scorre è uguale a V su R. Ma puoi anche pensare a questo come tensione per conduttanza, dove la conduttanza è solo il reciproco della resistenza. Quindi una singola cella flash può essere utilizzata per moltiplicare due valori insieme, tensione per conduttanza.