Нейросети станут частью аппаратной архитектуры морских дронов?

Большие нейросети сегодня обычно существуют отдельно от вычислителя: веса модели хранятся в памяти, а GPU или другой ускоритель выполняет необходимые операции.

Taalas экспериментирует с другой архитектурой. Компания фактически фиксирует конкретную нейросеть непосредственно в кремнии. Первый демонстратор HC1 реализует Llama 3.1 8B и, по данным разработчиков, выдаёт около 17 тыс. токенов в секунду на пользователя.

До применения такой системы на автономном аппарате пока далеко: нынешний HC1 представляет собой сервер мощностью около 2,5 кВт. Но гораздо интереснее сам принцип специализации вычислителя под конкретную модель. Для морских дронов этот вопрос особенно чувствителен. БЭК и тем более АНПА приходится одновременно экономить энергию, обрабатывать данные камер, гидролокаторов и других сенсоров и при этом быть готовыми работать при ограниченной или отсутствующей связи с берегом. Чем больше функций автономности переносится на борт, тем заметнее вычислитель начинает конкурировать за энергию с движителями, связью и полезной нагрузкой.

Поэтому специализированные ИИ-чипы потенциально могут дать морской робототехнике:
🔹 меньшую задержку при обработке сенсорных данных и принятии решений
🔹 снижение энергозатрат на постоянно работающие модели
🔹 специализированные вычислительные блоки для зрения, гидроакустики или прогнозирования среды
🔹 возможность выполнять более сложные модели автономности непосредственно на борту

Есть и очевидное ограничение: чем теснее модель связана с аппаратной частью, тем сложнее её обновлять. Поэтому вероятнее выглядит не перенос всей системы автономности в один специализированный чип, а появление отдельных аппаратных модулей под наиболее стабильные и ресурсоёмкие функции.

Для морских дронов это может заметно изменить сам подход к проектированию. Сегодня сначала выбирают вычислитель, а затем пытаются уложить в доступные ресурсы алгоритмы автономности. В перспективе модель, вычислительная архитектура и энергосистема аппарата могут проектироваться уже как единый контур.

Подписывайтесь на канал ИЦ Маринет 5.0 в МАКС