This story was originally published in Russian only.
Prisma называет энергоэффективность и обучение на малом числе примеров преимуществами биологических вычислений
Prisma считает, что биологические нейронные субстраты могут быть значительно энергоэффективнее кремния. Основатель компании также выделяет потенциальную эффективность обучения: биологические системы, по его словам, способны учиться на гораздо меньшем числе примеров, чем кремниевые системы.
Ещё одним преимуществом называют continual learning — непрерывное обучение со временем. При этом участники обсуждения поставили под вопрос, даст ли такая эффективность существенное преимущество перед современными ИИ-системами и дата-центрами; оптимальный подход к continual learning в ИИ пока не определён.
Сейчас клетки Prisma, по словам компании, живут около шести месяцев, тогда как человеческие клетки мозга — значительно дольше. Компания намерена продлевать срок их жизни. Prisma также утверждает, что может вводить информацию в клетки, ускоряя обучение конкретным задачам — например, классификации изображения как хот-дога или не хот-дога — и пропуская часть базовой фазы обучения.