Júlio Gabriel Verne. Os aforismos mais famosos

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Júlio Gabriel Verne. Os aforismos mais famosos

No cerne da ciência, meu amigo, há muitos erros. Mas foram erros que tiveram que ser cometidos, porque nos levaram à verdade.
As mulheres geralmente são destemidas, com exceção daquelas que têm medo de tudo no mundo.
A Terra não precisa de novos continentes, mas de novas pessoas.
Enquanto o coração ainda bate, enquanto o corpo se move, não pode ser que um ser dotado de uma vontade suficientemente forte se desespere.
Uma pessoa enérgica terá sucesso onde uma preguiçosa vegetará e inevitavelmente perecerá.

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sommelier de rede neural 25.07.2022

Cientistas do NIST desenvolveram um novo tipo de hardware de inteligência artificial (IA) que pode usar menos energia e funcionar mais rápido - e já pode provar vinhos virtualmente.

Assim como os sistemas de computador tradicionais, a IA possui circuitos físicos de hardware e software. Em hardware, geralmente há um grande número de chips de silício convencionais que consomem muita energia: por exemplo, são necessários cerca de 190 megawatts-hora (MWh) de eletricidade para treinar um processador comercial moderno.

Uma abordagem menos intensiva em energia é usar outros tipos de hardware para criar redes neurais. Um dispositivo promissor é a junção de túnel magnético (MTJ). Dispositivos no MTJ consomem várias vezes menos energia do que seus equivalentes tradicionais. Os MTJs são mais rápidos porque armazenam os dados no mesmo local onde os cálculos são realizados.

A nova rede neural, como provadores comuns, deve treinar seu gosto. A equipe treinou a rede com 148 vinhos elaborados a partir de três tipos de uvas. Cada vinho virtual tinha 13 características que precisavam ser levadas em conta: grau alcoólico, cor, alcalinidade e magnésio. A cada característica foi atribuído um valor de 0 a 1 para que a rede a considerasse e distinguisse um vinho do outro.

Em seguida, a IA passou por um teste virtual com um conjunto de dados que incluía 30 vinhos desconhecidos. O sistema funcionou com uma precisão de 95,3%.

Os autores não tiveram a tarefa de criar um sommelier de IA. A principal conclusão é que os dispositivos MTJ podem ser expandidos e usados para criar novos sistemas de IA.

A quantidade de energia consumida pelo sistema depende de seus componentes, mas se você usar MTJ como sinapses, poderá reduzir o consumo de energia pela metade.

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