Японские ученые создали энергоэффективный алгоритм искусственного интеллекта, вдохновленный нервной системой мухи

Исследователи из Окинавы разработали новую вычислительную модель Spi-Fly, которая имитирует обработку запахов насекомыми для повышения точности при минимальном потреблении энергии. Данная технология, опубликованная в журнале Neuromorphic Computing and Engineering, демонстрирует способность классифицировать данные с высокой эффективностью даже при ограниченных объемах обучающей выборки.

Перевод ИИ

Текст статьи доступен на языке оригинала.

Нажмите кнопку «Перевести статью» выше, чтобы сгенерировать перевод с помощью ИИ.

Оригинальный контент

Источник

ذكاء اصطناعي مستوحى من ذبابة الفاكهة.. خوارزمية جديدة تتعلم بدقة وبطاقة أقل استلهم باحثون في معهد أوكيناوا للعلوم والتكنولوجيا باليابان تصميم خوارزمية حاسوبية جديدة من الشبكة العصبية لذبابة الفاكهة، في محاولة لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وأقل استهلاكاً للطاقة. وأطلق الفريق على الخوارزمية اسم «Spi-Fly»، واعتمد في بنائها على الطريقة التي يعالج بها الجهاز العصبي لذبابة الفاكهة الروائح ويميز بينها، وهي آلية تتميز بالبساطة والكفاءة رغم محدودية عدد الخلايا العصبية مقارنة بالأنظمة البيولوجية الأكثر تعقيداً. وأظهرت الدراسة، المنشورة في دورية «Neuromorphic Computing and Engineering»، أن الخوارزمية استطاعت تصنيف الروائح بدرجة عالية من الدقة، حتى عندما كانت كمية بيانات التدريب محدودة. ويكتسب هذا الجانب أهمية خاصة في مجال الذكاء الاصطناعي، إذ تعتمد كثير من النماذج الحديثة على كميات ضخمة من البيانات وقدرات حاسوبية كبيرة، ما يرفع استهلاك الطاقة ويزيد تكلفة التدريب والتشغيل. ويراهن الباحثون على أن الاستفادة من مبادئ عمل الأنظمة العصبية لدى الكائنات الحية قد تساعد في تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة، قادرة على أداء مهام معقدة باستخدام موارد أقل. وتندرج «Spi-Fly» ضمن مجال الحوسبة العصبية الشكل، الذي يسعى إلى محاكاة طريقة عمل الدماغ والأجهزة العصبية في معالجة المعلومات، بهدف تصميم أنظمة أكثر سرعة وكفاءة في استهلاك الطاقة.

Аналитика ИИ и парсинга

Технические детали обнаружения, сопоставления и связывания статьи

Поисковый запрос

«Японские ученые алгоритм ИИ муха энергоэффективность»

Запрос, сгенерированный ИИ для поиска статьи в веб-источниках

Связанные результаты поиска

Искусственный интеллект анализирует магнитный хаос — Японские ...

May 19, 2026 · Для исследования ученые создали модель entropy-feature-eXtended Ginzburg-Landau или eX-GL. Она сочетает физические расчеты, машинное обучение и математический анализ.

Японские ученые создали новый тип памяти: снижение ...

Oct 18, 2025 · Новый материал может сделать дата-центры в несколько раз экономичнее Рост числа ИИ-систем сделал энергоэффективность вычислительной техники одной из самых острых задач.

Японские ученые сократили энергопотребление датчиков в 100 раз

Jun 1, 2025 · Ученые из Университета Осаки создали систему для точных измерений, которая тратит в разы меньше энергии, чем аналоги. Вместо сложных « черных ящиков» вроде генеративного ИИ они использовали compressed sensing — метод ...

Новый алгоритм поможет снизить энергозатраты ИИ до 95% без ...

Oct 21, 2024 · Новый алгоритм поможет снизить энергозатраты ИИ до 95% без потери точности 2 мин 14K Искусственный интеллект

Создан алгоритм ИИ с энергопотреблением в 100 раз ниже

Mar 24, 2026 · Системы искусственного интеллекта и центры обработки данных в США потребляют все больше энергии — масштабы вызывают тревогу. По данным Международного энергетического агентства, в 2024 году этот показатель составил ...

Умные рыбные фермы сократили расход электричества на 17,8%

Aug 1, 2026 · Японские учёные разработали алгоритм для рыбных ферм: расход электричества снизился на 17,8%, выбросы CO₂ — на 31,9%.

⭐️ Энергоэффективность ИИ: новый алгоритм снижает затраты на ...

Энергоэффективность ИИ: новый алгоритм снижает затраты на 95%! Учёные из BitEnergy AI представили новый алгоритм L-Mul, который обещает снизить энергозатраты языковых моделей до 95%! Как это работает?