La nouvelle machine est composée de 2048 memristors en oxyde d’hafnium et 30 080 transistors en silicium. Pour la réaliser, l'équipe a dû relever deux défis : intégrer des technologies électroniques très différentes, et inventer des techniques permettant d'éliminer les erreurs inhérentes aux composants memristors sans augmenter la consommation d'énergie de la machine.
Le prototype met en œuvre des raisonnements bayésiens. Une technique d'intelligence artificielle qui peut fonctionner avec peu d'informations, contrairement au deep learning qui construit un modèle à partir de très nombreux exemples. De plus, les raisonnements bayésiens peuvent être entièrement expliqués, ce qui n'est pas le cas du deep learning.
Le prototype met en œuvre des raisonnements bayésiens. Une technique d'intelligence artificielle qui peut fonctionner avec peu d'informations, contrairement au deep learning qui construit un modèle à partir de très nombreux exemples. De plus, les raisonnements bayésiens peuvent être entièrement expliqués, ce qui n'est pas le cas du deep learning.
https://www.rtflash.fr/intelligence-a...faible-consommation-d-energie/article
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https://www.insis.cnrs.fr/fr/cnrsinfo...ficielle-faible-consommation-denergie
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https://www.silicon.fr/avis-expert/pr...mment-reduire-limpact-environnemental
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