Искусственный интеллект и суперкомпьютерные технологии

DOI: 10.33917/es-2.194.2024.42-53

Если физическая основа естественного интеллекта — это человеческий мозг, то физической основой для искусственного интеллекта (ИИ) являются компьютеры. В настоящее время процессы создания ИИ на базе компьютерных технологий развиваются по двум основным направлениям — логическому и нейроморфному.

Логический подход направлен на создание компьютерных систем, предназначенных для решения одной или некоторого ограниченного множества «интеллектуальных» задач (то есть задач, решение которых потребовало бы интеллекта, если бы их решал человек). Нейроморфный подход направлен на создание компьютерных систем, имитирующих работу человеческого мозга, и в конечном итоге на создание его искусственного аналога.

Источники:

1. Yangging Jia. Technical Report. No. VCB/EECS 2014-93, Berkley.

2. Kalyaev I.A., Levin I.I., Semernikov E.A., Shmoilov V.I. Reconfigurable Multipipeline Computing Structures. Nova Science Publishers, Inc. USA. 2012. 340 p.

3. Гузик В.Ф., Каляев И.А., Левин И.И. Реконфигурируемые вычислительные системы / Под общ. ред. И.А. Каляева. Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2016. 472 с.

4. Каляев И.А., Левин И.И. Реконфигурируемые вычислительные системы на основе ПЛИС. Ростов н/Д: Изд-во ЮНЦ РАН, 2022. 475 с.

5. Spall J., Guo X., Barrett T.D., Lvovsky A.I. Fully reconfigurable coherent optical vector-matrix multiplication. Optics Letters, 45, 5752–5755 (2020).

6. Tait A.N., de Lima T.F., et al. Neuromorphic photonic networks using silicon photonic weight banks. Scientific Reports, 7, 7430 (2017).

7. Shen Y., Harris N.C., et al. Deep learning with coherent nanophotonic circuits. Nature Photon, 11(7), pp. 441–446 (2017).

8. Головастиков Н.В., Дорожкин П.С., Сойфер В.А. Интеллектуальные технические системы на основе фотоники // Ontology of Designing. 2021. Vol. 11. P. 422–436.

9. Михайлов А.Н., Грязнов Е.Г., Лукоянов В.И., Коряжкина М.Н., Борданов И.А., Щаников С.А., Тельминов О.А., Иванченко М.В., Казанцев В.Б. На пути к реализации высокопроизводительных вычислений в памяти на основе мемристорной электронной компонентной базы // Физмат. 2023. Т. 1. № 1. С. 42–64. DOI: 10.56304/S0000000023010021

10. Mikhaylov A.N., Gryaznov E.G., Koryazhkina M.N., Bordanov I.A., Shchanikov S.A., Telminov O.A., Kazantsev V.B. Neuromorphic computing based on CMOS-integrated memristive arrays: current state and perspectives // Supercomputing Frontiers and Innovations. 2023. Vol. 10, No. 2. P. 77–103. DOI: 10.14529/jsfi230206

11. Dongarra J. Less Moor, more Brain / Московский суперкомпьютерный форум. МГУ, 2019.

12. Искусственный интеллект увеличил мощность Суперкомпьютерного центра «Политехнический». СПб.: СПбПУ Петра Великого / Наука и инновации. 22 декабря 2023 г. URL: https://www.spbstu.ru/media/news/nauka_i_innovatsii/iskusstvennyyintellekt-uvelichil-moshchnost-superkompyuternogo-tsentrapolitekhnicheskiy/


Доступ к этой части архива журнала платный.

Вам нужно оформить и оплатить подписку на журнал и зарегистрироваться на сайте.

После получения нами сообщения об оплате Ваш аккаунт будет активирован, и Вы получите доступ ко всему архиву.

Спасибо за интерес к нашим публикациям.


[ Вход для подписчиков ] [ Регистрация для подписчиков ]
Следить за новостями ИНЭС: