প্রশ্ন:
নতুন এমআইটি চিপস কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে সহায়তা করতে পারে?
উত্তর:নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে নতুন বৈজ্ঞানিক কাজ তাদের শক্তি এবং সংস্থান প্রয়োজনীয়তা এমন জায়গায় হ্রাস করতে পারে যেখানে ইঞ্জিনিয়াররা তাদের শক্তিশালী ক্ষমতাগুলি ডিভাইসের অনেক বেশি বিস্তৃত সেটগুলিতে স্থাপন করতে পারে।
আমরা কীভাবে খাবার প্রস্তুত করি বা কীভাবে আমরা ডাক্তারের কাছে যাই, বা কীভাবে আমরা আমাদের গাড়ি বা পাবলিক ট্রান্সপোর্ট ব্যবহার করে আমাদের কাছাকাছি আসি তা থেকে এটি আমাদের জীবনের প্রতিটি ক্ষেত্রে বিশাল প্রভাব ফেলতে পারে।
স্মার্টফোনগুলি কীভাবে আমাদের জীবন বদলেছিল তা চিন্তা করুন - তারপরে এই ছোট, পোর্টেবল ডিভাইসগুলিতে মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি তৈরি করার বিষয়ে চিন্তা করুন।
এই গ্রাউন্ডব্রেকিংয়ের কিছু কাজ এমআইটিতে প্রদর্শন করা হচ্ছে, যেখানে কিছু বৈদ্যুতিক প্রকৌশল এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের শিক্ষার্থীরা কীভাবে এআই / এমএল সিস্টেমগুলির নকশা এবং বিল্ডিং উন্নত করতে পারেন সেদিকে নজর দিচ্ছেন।
বিশেষত, এমআইটি স্নাতক শিক্ষার্থী অভিষেক বিশ্বাস এবং বিভিন্ন সহকর্মীর প্রচেষ্টা প্রযুক্তি প্রেসে প্রচুর মনোযোগ পাচ্ছে a
টেকক্রাঞ্চ কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক বিজ্ঞানের বিবর্তনটি "প্রান্তে কম্পিউটিং" প্রচার করতে পারে এবং বহনযোগ্য ব্যাটারি চালিত ডিভাইসে আরও শক্তিশালী প্রযুক্তি স্থাপন করতে পারে সে সম্পর্কে আলোচনা করে।
ফোর্বস বলেছে যে বিশ্বাসের সাফল্য "আপনার ব্লেন্ডারের ভিতরে কৃত্রিম বুদ্ধি স্থাপন করতে পারে"।
সাধারণভাবে, এমআইটি বিজ্ঞানীদের অগ্রগতি আংশিকভাবে তরঙ্গ তৈরি করছে কারণ এটি স্পষ্টভাবে প্রমাণিত হয় যে এই অর্জনগুলি কীভাবে আমাদের ভোক্তা প্রযুক্তিগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে, সেইসাথে সরকারী বা ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যে ব্যবহৃতগুলিও affect
মূলত, বিশ্বাসের ধরণের প্রসেসরের বিবর্তনটি একটি চিপ পরিবেশে সহ-অবস্থান নির্ধারণের সাথে সম্পর্কিত। একটি বিজ্ঞান দৈনিক নিবন্ধে লেখক ব্যাখ্যা করেছেন যে কীভাবে বেশিরভাগ traditionalতিহ্যবাহী প্রসেসরের মেমরি থাকে যা প্রক্রিয়াজাতকরণের বাইরে সংরক্ষণ করা হয় এবং ডেটা পিছনে পিছনে শাটল করা হয়। যাইহোক, সঞ্চিত মেমরির ডেটা চলাচলের জন্য এই প্রয়োজনীয়তার জন্য অনেক বেশি শক্তি লাগে।
বিশ্বাস "ডট পণ্য" বা মূল অপারেশন সম্পর্কে কথা বলেছেন যা নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে কাজ করতে সহায়তা করে। এই বিজ্ঞানীরা সিস্টেমগুলি সহজতর করার জন্য বাইনারি ওজন ব্যবহারের বিষয়টিও বিবেচনা করছেন - প্রথম ব্যক্তিগত কম্পিউটার আবিষ্কার হওয়ার আগে থেকেই এই ধারণাটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি মৌলিক অংশ হয়ে দাঁড়িয়েছে।
এই ধরণের হার্ডওয়্যার পরিবর্তনের প্রচার করে বিজ্ঞানীরা মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলির জন্য আরও বহুমুখীতা সরবরাহ করছেন যা আমরা প্রযুক্তি কীভাবে ব্যবহার করি তা পরিবর্তন করে চলেছে। বিশুদ্ধরূপে ডিস্ট্রিমেন্টিক লিনিয়ার প্রোগ্রামিং থেকে এমন একটি সিস্টেমে সরে যা কম্পিউটারগুলি মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপ অনুকরণ করে, আমরা আমাদের নখদর্পণে আরও অনেক শক্তিশালী প্রযুক্তি সহ একটি নতুন অ্যাডভেঞ্চারে প্রবেশ করতে চলেছি।
