Nová technologie ve výpočetní technice řeší složitý matematický problém mnohonásobně (až milionkrát) rychleji. Vyplývá to z nové studie publikované v magazínu Nature, která využila princip nazvaný „reservoir computing“ (rezervoárový výpočet nebo volněji výpočetní nádrž).

Mozek vzorem

Rezervoárový výpočet napodobuje způsob, jakým funguje učení v lidském mozku, tedy i princip strojového učení. Hledá v datech opakující se vzorce. 

Mozek, anebo počítačový algoritmus, nedrtí slepě data, ale na základě analýzy velkého množství dat se učí, které přístupy vedou co nejrychleji cíli a které končí ve slepé uličce.

Vědci vloží data do umělé neuronové sítě. Ta slouží jako rezervoár pro výpočet. Když se síť naučí, jak řešit úlohu co nejlíp, výsledný přístup je z rezervoáru vytažen a použit na další operace. To pak urychluje další operace stejného typu.

Počítač se třeba z tisíce obrázků psa naučí poznávat, jak vypadá pes. Potom pozná psa na každém obrázku. Neuronová síť tyto informace nezapomene a může je využít i v budoucnu, pokud se potká s jiným obrázkem psa.

„Dnes musí vědci do strojového učení vložit tisíc, deset tisíc nebo i více datových bodů (tedy třeba obrázků psa), aby se ‚zahřálo‘. Je v tom spousta dat, která se ztratí, která nejsou potřebná pro skutečnou práci. My chceme vkládat pouze jeden, dva nebo tři datové body," vysvětlil magazínu Science Alert jeden z autorů studie fyzik Daniel Gauthier z Univerzity Ohio.

... A bude ještě rychlejší

Obtížnou meteorologickou předpověď se výzkumníkům pomocí rezervoárového výpočtu podařilo na standardním stolním počítači pomocí nové technologie dokončit za jednu sekundu. U současné výpočetní technologie trvale stejný úkol podstatně déle, a to i na superpočítači.

Nový systém se v průměru ukázal být 33krát až 163krát rychlejší v závislosti na datech. Když se úloha stala absolutní prioritou počítače, byl výpočet v jednom případě dokonce milionkrát rychlejší

„S rezervoárovým výpočtem můžeme provádět velmi složité úlohy ve zlomku času s využitím mnohonásobně menšího počtu zdrojů,“ řekl Gauthier.

Výzkumníci upozorňují, že zrychlení, kterého pomocí rezervoárového výpočtu dosáhli, je jen pomyslnou špičkou ledovce. Jakmile dorazí specializovaný hardware pro strojové učení a jakmile se podaří optimalizovat principy učících se algoritmů, může nová technologie dál zrychlovat výpočet.

Může se třeba zjednodušit vývoj syntetických léků, prognóza počasí a další komplexní úlohy, které současným (super)počítačům ‚zavařují‘ obvody.