AI Có thể Trở nên Hiệu quả Gấp 2.000 Lần bằng Cách Sao chép Bộ Não: Nghiên cứu

Tóm tắt ngắn gọn

• Một con chip mới lấy cảm hứng từ cơ chế của bộ não có thể giúp AI hiệu quả hơn đáng kể trong các tác vụ cụ thể, các nhà nghiên cứu từ Đại học Loughborough cho biết.
• Điều này có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giảm hao hụt năng lượng trong các hệ thống thời tiết, các quá trình sinh học và hơn thế nữa, nơi có sử dụng AI.
• Nhóm tập trung vào các quá trình vật lý thay vì phần cứng khi thiết kế AI này, gợi ý khả năng tái cấu trúc cách thức AI được xây dựng.

Các hệ thống AI, như ChatGPT hoặc Claude, được biết đến với mức sử dụng năng lượng rất cao. Chúng cần lưu trữ dữ liệu ở một nơi rồi xử lý dữ liệu đó ở nơi khác, liên tục di chuyển qua lại. Đây là một vấn đề giờ đây có thể được khắc phục nhờ nghiên cứu mới. Một nhóm các nhà vật lý từ Đại học Loughborough đã thiết kế một thiết bị có thể xử lý dữ liệu thay đổi theo thời gian trực tiếp ngay trong phần cứng. Các hệ thống truyền thống trong quá khứ đã dựa vào các phương pháp dựa trên phần mềm để thực hiện điều này.

Con chip lấy cảm hứng từ bộ não do các nhà nghiên cứu @LboroScience phát triển có thể giúp một số tác vụ AI hiệu quả về năng lượng hơn tới 2.000 lần ⚡🧠

Thiết bị xử lý dữ liệu trực tiếp trong phần cứng - mở ra một hướng đi mới cho các hệ thống AI ít tiêu hao điện năng hơn và bền vững hơn.

Đọc⤵️https://t.co/OdJGJhs3IW

— Bộ phận PR Đại học Loughborough (@LboroPR) ngày 2 tháng 4 năm 2026

Với con chip mới này, nhóm nghiên cứu lập luận rằng nó có thể hiệu quả về năng lượng hơn 2.000 lần so với các phương pháp hiện có. “Điều này rất thú vị vì nó cho thấy chúng ta có thể suy nghĩ lại cách xây dựng các hệ thống AI,” Tiến sĩ Pavel Borisov, tác giả chính của nghiên cứu, cho biết trong một tuyên bố. “Bằng cách sử dụng các quá trình vật lý thay vì chỉ dựa hoàn toàn vào phần mềm, chúng ta có thể giảm đáng kể lượng năng lượng cần cho những dạng tác vụ này.” Trong khi các hệ thống AI thông thường giống như việc gửi tài liệu qua lại không ngừng giữa hai văn phòng (bộ nhớ và bộ xử lý) thì với con chip mới này, nó có thể giống như có một văn phòng thông minh hơn, làm việc trên mọi thứ ngay tại một chỗ. Tăng cường nhờ bộ não Trọng tâm của con chip là một điện trở bộ nhớ, tức một con chip nhớ có khả năng ghi lại các tín hiệu trong quá khứ. Bộ nhớ đó sẽ thay đổi cách nó phản hồi các tín hiệu mới—nói cách khác, nó không chỉ làm theo chỉ dẫn, mà còn học từ lịch sử. Đây là một ý tưởng được mô phỏng theo bộ não con người. “Lấy cảm hứng từ cách bộ não con người hình thành vô cùng nhiều và dường như ngẫu nhiên các kết nối nơ-ron giữa toàn bộ các nơ-ron của nó, chúng tôi đã tạo ra các kết nối phức tạp và ngẫu nhiên trong một mạng nơ-ron nhân tạo bằng cách thiết kế các lỗ trong các lớp màng siêu mỏng cỡ nanomet của oxit niobi như một phần của một thiết bị điện tử mới,” Tiến sĩ Borisov nói.

“Chúng tôi đã chỉ ra cách có thể dự đoán sự tiến hóa trong tương lai của một chuỗi thời gian phức tạp bằng các thiết bị này với mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn tới hai nghìn lần so với một giải pháp phần mềm tiêu chuẩn.” AI thường được dùng để xử lý dữ liệu thay đổi theo thời gian, chẳng hạn như bản tin thời tiết, theo dõi thị trường chứng khoán hoặc phân tích sóng. Chúng có thể không ngẫu nhiên, nhưng lại nhạy cảm với những thay đổi nhỏ.  Đối với các phép đo mang tính hỗn loạn hơn như vậy, các hệ thống AI truyền thống cần sử dụng lượng năng lượng rất lớn để theo kịp mọi thay đổi nhỏ, liên tục gửi thông tin qua lại. Con chip mới này có thể được thiết kế hoàn hảo cho những hệ thống hỗn loạn hơn như thế. Bằng cách phân tích các phép đo và trải nghiệm trong quá khứ, con chip học tốt hơn để theo dõi và hiểu các dạng phép đo hỗn loạn này, qua đó giảm lượng năng lượng đầu ra cần thiết. Mặc dù chúng ta thường nghĩ AI giống như ChatGPT hoặc phần mềm hình ảnh khuôn mặt, nhưng nó được tìm thấy trong hầu hết các ứng dụng ngày nay. Công cụ này không nhắm đến thông tin tĩnh như một chatbot, mà nhắm đến thông tin phụ thuộc vào thời gian. “Tần suất nhịp tim, hoạt động điện của não, nhiệt độ bên ngoài. Tất cả đều thay đổi mỗi ngày. Có những ứng dụng làm được điều đó, nhưng chúng tiêu tốn năng lượng và cần một kết nối online ổn định tới một máy chủ,” Tiến sĩ Borisov cho Decrypt biết. Đây là những lĩnh vực mà con chip này có thể được triển khai, tạo ra các hệ thống thông minh hơn cho dữ liệu không ổn định—thường thay đổi theo thời gian.

“Mục tiêu cuối cùng của tôi là công nghệ kiểu này được dùng cho một tín hiệu phụ thuộc vào thời gian. Ví dụ, đó có thể là trên một chiếc ô tô, một robot, một nhà máy điện hạt nhân, hoặc một chiếc đồng hồ thông minh,” ông nói thêm. “Ví dụ, để theo dõi xem ai đó có bị đột quỵ hay không, để theo dõi tình trạng của động cơ xe, hoặc để kiểm tra nhà máy phản ứng hạt nhân có đang vận hành bình thường hay không, đó là dạng việc như vậy.”