חוקרים בפקולטה להנדסת חשמל ע"ש ויטרבי בטכניון פיתחו חומרה חדשנית המאיצה את תהליך הלמידה של מערכות בינה מלאכותית.
לדברי ד"ר קוטינסקי ממובילי המחקר, "למעשה יש לנו כאן חומרה שנועדה במקור לשימושים אחרים - גרפיקה, בעיקר - והיא אינה עומדת בקצב המהיר של הפעילות המתרחשת ברשתות הנירונים. כדי לפתור את הבעיה הזאת אנחנו חייבים חומרה ייעודית שמותאמת לעבודה עם רשתות נירונים עמוקות".
ואכן, קבוצת המחקר של קוטינסקי פיתחה, ברמה התאורטית, מערכות חומרה המותאמות במיוחד לעבודה עם רשתות אלה ומאפשרות לרשת הנירונים לבצע את שלב הלמידה במהירות גבוהה ובאנרגיה מופחתת. לדברי קוטינסקי, "בהשוואה לעבודה עם מעבדים גרפיים, החומרה שלנו משפרת את מהירות החישוב פי 1,000 ומצמצמת את הצריכה האנרגטית ב-80%".
במקום שיפור של מעבדים קיימים פיתחו חוקרי הטכניון מבנה של מכונת חישוב תלת-ממדית המשלבת בתוכה את הזיכרון. "במקום פיצול בין היחידות המבצעות את החישובים לזיכרון האחראי לשמירת המידע, אנחנו עושים הכל בתוך הממריסטור - רכיב זיכרון בעל כוח חישובי המשמש במקרה זה באופן ייעודי לעבודה עם רשתות נירונים עמוקות".
אף שמדובר בעבודה תאורטית, הקבוצה כבר הדגימה את יישומו של הפיתוח ברמת הסימולציה. לדברי ד"ר קוטינסקי, "הפיתוח שלנו נועד לעבודה עם אלגוריתם הלמידה 'מומנטום', אבל הכוונה היא להמשיך בפיתוח החומרה כך שתתאים גם לאלגוריתמים נוספים. ייתכן שבמקום כמה רכיבי חומרה שונים נפתח חומרה דינמית, רב תכליתית, שתוכל להתאים את עצמה לאלגוריתמים שונים".
