Ученые из Национального института стандартов и технологий (NIST) в США совместно с коллегами из Мэрилендского университета в Колледж-Парке создали нейросеть, которая определяет градус и сорт вина и обладает повышенной энергоэффективностью. Об этом сообщается на сайте NIST.

Нейросеть-сомелье тренировали на характеристиках 148 вин из трех видов винограда. Для обучения искусственного интеллекта каждый напиток описали по 13 критериям: градус, цвет, щелочность, горечь, содержание магния, кислотность, фруктовость и так далее. Виртуальную дегустацию, в которую дополнительно включили 30 неизвестных сортов, модель искусственного интеллекта прошла с точностью свыше 95%.

Однако целью ученых было создать для нейронной сети аппаратное обеспечение, которое потребляет меньше энергии и работает быстрее аналогов. Колоссальная энергоемкость – одна из ключевых проблем при обучении нейросетей. К примеру, на обучение одной современной модели обработки естественного языка уходит около 190 мегаватт-часов (МВтч) электроэнергии – такое количество тратят примерно 16 человек в США в течение всего года.

Ученые запрограммировали очень простую нейронную сеть из магнитных туннельных переходов (MTJ), предоставленных им исследовательским центром компании Western Digital в Сан-Хосе. Такой способ позволил сократить объем потребления энергии вдвое.

Фото: Unsplash