Pirsgirêka Bêhna Enerjiyê ya AI'ê

Pergalên AI'ê yên mezin, ji ChatGPT heta robotên xweser, xwe dispêrin torên neuralî yên mezin ku bi mîlyaran parametreyan pêvajoyê dikin. Van modelan bi hêz in lê bi awayekî awarte enerjîxwaz in. Tesîsên serverê yên piştgirîya AI'ê dikarin bi qasî bajarekî piçûk heta navîn enerjiyê bixwin.

Tîma Tufts, bi serokatiya profesor Matthias Scheutz, bal kişand ser modelên Dîtbarî-Ziman-Çalakî (VLA) yên ku di robotîkê de têne bikar anîn. Van pergalan daneyên dîtbarî ji kamerayan û rêwerzên ziman digirin, paşê wan vediguherînin çalakiyên cîhana rastîn, çerx, mil an tiliyên robotekê kontrol dikin.

AI'ya Neuro-Sembolîk: Ya Herî Baş Ji Her Du Cîhanan

Rêbaza tîmê, ku jê re AI'ya neuro-sembolîk tê gotin, karan bi awayê ku mirov dikin vediqetîne: di nav gav û kategoriyên mentiqî de. Li şûna ku her tiştî ji sifrê bi rêya vexwarina daneyên mezin fêr bibe, pergal ramana birêkûpêk li gel torên neuralî bikar tîne.

AI'ya Neuro-Sembolîk Çi Ye?

AI'ya kevneşopî (torên neuralî) bi pêvajokirina daneyên mezin û naskirina şêwazan fêr dibe, mîna zarokek ku bi temaşekirina bi mîlyonan mînakan fêr dibe. AI'ya sembolîk bi karanîna rêzikan û mentiqê ramanê dike, mîna şopandina reçeteyekê. AI'ya neuro-sembolîk her duyan jî tevlihev dike: naskirina şêwazan a torên neuralî bi ramana mentiqî ya pergalên sembolîk re. Encam pergalek e ku kêmtir dane, kêmtir enerjî dixwaze, û kêmtir xeletiyan dike.

Bandora Pratîkî

Lêkolîn dê di Gulana 2026'an de li Viyanayê di Konferansa Navneteweyî ya Robotîk û Otomasyonê de were pêşkêş kirin. Ger ev rêbaz ji robotîkê derbasî sepanên din ên AI'ê bibe, ew dikare şopa enerjiya mezin a îstîxbarata çêkirî bi girîngî kêm bike.