Аналоговые и импульсные нейронные сети как основа для следующего поколения сверхэффективных микро-LLM в промышленности

Исследуется потенциал парадигмального сдвига в архитектуре микро-LLM (маломасштабных больших языковых моделей) для промышленных приложений через полный отказ от цифровых вычислений фон Неймана. Анализируется возможность использования аналоговых схем и импульсных нейронных сетей (Spiking Neural Networks, SNN) в качестве фундамента для создания сверх-эффективных решений. Основное внимание уделяется способности данных подходов обеспечить качественное улучшение показателей энергоэффективности и скорости обработки при выполнении простых языковых задач, таких как классификация интентов и извлечение ключевых фраз, в условиях работы на ресурсоограниченных промышленных контроллерах, включая сверх-медленные или аналоговые платформы. Рассматриваются фундаментальные принципы работы SNN и аналоговых систем, их соответствие требованиям промышленной среды, современное состояние прототипирования и ключевые исследовательские направления. Делается вывод о существенном, хотя и сопряженном с техническими сложностями, потенциале данных технологий для создания нового класса микро-LLM.