Учёные из России и ОАЭ увеличили скорость работы сетевых ИИ и снизили стоимость их работы Российские и арабские учёные представили новый метод для оптимизации работы сетевых систем искусственного интеллекта, таких как поисковые системы и онлайн-переводчики. Этот подход, разработанный совместно с МФТИ и ОАЭ, обещает улучшить производительность и снизить затраты на обслуживание таких систем. Новшество также разгружает устройства конечных пользователей, участвующих в процессе. Учёные, во главе с Александром Безносиковым, предложили алгоритм, объединяющий три различных метода передачи данных в сетях искусственного интеллекта. Этот алгоритм демонстрирует более эффективный и экономный обмен информацией между узлами системы, чем три отдельных метода. Суть метода заключается в том, чтобы на главном сервере данные были похожи на те, что есть в сети, в то время как на клиентских устройствах они могут быть разнородными. Реализация этого подхода обещает повысить эффективность обмена данными на 2-10 раз по сравнению с текущими решениями, а также снизить нагрузку на клиентские устройства. Этот метод особенно эффективен для систем искусственного интеллекта, использующих коллаборативное обучение, что сейчас становится популярным трендом в IT-сфере.