Калифорнийският стартъп Eta Compute изпрати на партньорите си първия икономичен процесор, който може да се самообучава без намесата на човека и не изисква предварително структурирани данни.Eta Compute подчертава в своя уебсайт, че TENSAI е изключително икономичен. В режим на готовност чипът консумира едва 50 микровата, а при максимално натоварване – 500 микровата. Използва се специализирана невронна мрежа.
В TENSAI е се използва невронна мрежа от свързани възли, всеки от които има определени тегло. Комбинацията от теглата и връзките определят крайния резултат. Теглата се задават във вид на 8 или 16-битови числа. Използва се алгоритъма spiking neural network (SNN) – всеки възел може да има тегло, както и значение 0 или 1. По този начин се имитира работата на човешкия мозък.
SNN решава задачите изключително икономично, понеже процесорът не извършва умножения, а само сумира числата. Порталът IEEE Spectrum уточни, че тази невронна мрежа може да се учи и от неструктурирани данни. Посочва се и пример – традиционната невронна мрежа трябва да анализира 100 000 пиксела на различните снимки, за да започне да разпознава например, гепард. На SNN са ? достатъчни 1000 пиксела.
Обучението на новия чип е много лесно, а стартъпът представи видео, показващо самостоятелното обучение за разпознаването на думата Smart. Само след десет повторения, невронната мрежа в чипа започва успешно да го разпознава, без никаква човешка намеса.
Създателите на TENSAI споделят, че чип с толкова ниска консумация на електрическа енергия може например, да бъде вграден в смарт колонка, която да разпознава голям брой кодови думи без да е необходима връзка с интернет.
Eta Compute заяви, че партньорите на компанията и големите потенциални клиенти вече са получили екземпляри на TENSAI. Производството на ИИ чипа трябва да започне през 2019 година.