В ТУ – София създават енергийно ефективен изкуствен интелект и по-издръжливи чипове

Учените в Техническия университет – София разработват иновативни технологии за „щадящ планетата“ изкуствен интелект. Този нов вид AI ще бъде енергийно ефективен и няма да се нуждае от постоянна връзка с облачни структури. Проектът обединява международни експерти и български изследователи за създаването на по-устойчива дигитална среда. Работата се извършва в рамките на проект за подобряване на научноизследователския капацитет и международната разпознаваемост на университета.

Д-р Нийл Гереро Гонзалес от Националния университет на Колумбия е ключова фигура в тези изследвания. Той работи в сферата на фотониката, която изучава предаването на информация чрез светлина. Като гост-изследовател в ТУ – София, той помага за внедряването на AI директно в електронните устройства. Това премахва необходимостта от облачна инфраструктура, която често забавя процесите при сложни задачи. Изкуственият интелект в крайните устройства е критичен за автономните автомобили, медицинската апаратура и военните системи. В тези сфери всяко закъснение от част от секундата може да бъде фатално.

Съвременните AI алгоритми са твърде сложни за малките чипове с размери на човешки нокът. Решението, предложено от екипа, е интелигентно разбиване на операциите на части чрез паралелизация. Това намалява сложността и драстично понижава консумацията на енергия.

„Ако искате наистина да контролирате изкуствения интелект, ако искате да го държите в собственото си устройство, тогава ще се сблъскате с голямо предизвикателство“, казва д-р Гонзалес.

Когато AI се обработва локално, консумацията на енергия за всяка операция е многократно по-ниска.

Проблемът с енергийната консумация е огромен според Международната агенция по енергетика (IEA). Потреблението на центровете за данни през 2024 г. е достигнало 415 TWh. Това количество е съизмеримо с годишното потребление на цяла Франция. Очаква се до 2030 г. тези нужди да се удвоят, достигайки 3% от световното търсене. Локалната обработка на данни в устройствата е ключова стъпка за намаляване на въглеродния отпечатък на технологиите. Тази посока съвпада с новите насоки на ЕС за енергийна ефективност на AI системите. Изкуственият интелект е ключов фактор в борбата с климатичните промени, ако се използва правилно.

Изследователите работят и върху семантични комуникации, които са част от глобалните проучвания за 6G мрежи. Вместо да се пренася информация бит по бит, ще се предава само нейният смисъл и контекст. Днешните системи изпращат огромно количество излишни данни.

„Ако ви кажа „AI“, вие като човек веднага ще разберете, че говоря за изкуствен интелект. Тоест ние можем да установим смислен разговор, използвайки само два знака вместо 15-20″, обясни още ученият.

Паралелно с това в ТУ – София се работи по защита на полупроводникови чипове от електромагнитни смущения. Проф. Джуин Джей Лиу ръководи проект за моделиране на надеждност в микроелектрониката. Електростатичният разряд причинява над 75% от всички откази в микроелектронните компоненти. Екипът се фокусира върху чипове за автомобилната индустрия. В тази сфера компонентите трябва да работят безотказно в условия на вибрации, влага и температурни разлики.

В партньорство с GlobalFoundries България е проектирано устройство с 25% по-добра защита от електростатичен разряд. То е по-икономично и заема същата площ върху чипа.

„Логиката е ясна: телефонът се сменя на две години, а автомобилът – на 5 – 10“, казва доц. Димитър Николов от Техническия университет – София.

По-малкото откази означават по-дълъг живот на устройствата и по-малко електронни отпадъци. Работата на екипа се подкрепя от Европейския закон за чиповете (European Chips Act). Целта е Европа да увеличи пазарния си дял в производството на полупроводници, който в момента е едва 7%.

Проф. Румен Трифонов ръководи друго направление – възстановяване на повредени документи чрез изкуствен интелект. Технологията може да разчита частично унищожени архиви, карти и исторически ръкописи. Системата на ТУ – София може да предвиди липсващото съдържание, ако поне 20% от документа са четими. Алгоритмите за машинно обучение се използват и за разкриване на фалшиви изображения и видеа при идентификационни документи.

Прототипът на системата за възстановяване на архиви вече е готов и доказан с тестови данни. Предстои неговото валидиране с реални институции като съдилища, болници и общини. Тези иновации превръщат ТУ – София в център за високотехнологични решения с глобално значение.

„Когато имаш машини, но нямаш хора и знания – те стоят като паметници“, отбелязва доц. Димитър Николов.

Университетът продължава да развива потенциала на младите учени в стратегически сектори за европейската икономика.