Sayani Majumdar 副教授来自印度加尔各答，长期居住在芬兰，目前在芬兰西南部的坦佩雷大学从事研究和教学工作。
她的核心研究兴趣是神经形态计算的开发，这是一种受人脑效率启发的新兴技术，在人工智能、自动驾驶汽车、医疗保健和太空探索方面具有潜在应用。
在我们的聊天过程中，Majumdar 声称，下一代智能和自适应计算和传感还可以显着节省能源并提供更有效的实时决策，并且最聪明、最高效的法学硕士可以在自然界中找到，而不是在自然界中找到。代码。
Majumdar 还谈到了作为一名国际科学家的乐趣以及芬兰制度的好处，这使她能够在抚养年轻家庭的同时进行学术研究。
您什么时候登陆芬兰的？
当我的大儿子几个月大时，我的丈夫在图尔库获得了博士后职位。我们在那里住了大约九年，所以它永远在我心中占有特殊的位置。
一开始我想“让我们休息一下吧”，但整天独自一人很孤立，所以我开始寻找选择，通过那里的大学，我设法获得了由私人基金会赞助的奖学金——该基金会资助了我的学业。第一个研究项目。
您喜欢在芬兰研究和工作的哪些方面？
作为一个年轻的母亲，你所给予的独立对我来说很有效。没有人干涉任何事情，这是一个非常基于信任的系统。您知道自己的责任，也知道需要做什么。当我儿子生病时，我不在实验室，但当他没事时，我在周末工作。这种灵活性很有帮助，主管也很支持。
另一件事是儿童保育支持非常好。当我把儿子送到日托所时，我什至不担心他在做什么。我认为这在最初几年有很大帮助。
什么是神经形态计算？
它是为了让计算更加以人为中心，并研究人脑如何处理数据。
人脑的工作方式与计算机完全不同，这需要彻底的范式转变。当前计算机的运行方式意味着人工智能算法非常耗电。那是因为这些计算机不是为此类任务而设计的。人工智能依赖于大量数据（数十亿个数据集）来使其理解正确的答案或行动是什么。
但人类，甚至是最小的昆虫，无需经过任何专门训练就能擅长某些事情。以一只小昆虫为例，它们的导航路径或避碰路径很难在无人机或现有机器中复制。
听起来我们的大脑比 ChatGPT 更有效率！
每当事件发生时，人脑都会以尖峰状态工作，而计算机则始终将数据传输到云端，这效率低得多，而且能耗更高。
所以，24/7 监控摄像头。或者健康监测仪。当没有发生任何事情时，计算机会不断地将数据传输到云端，只是不知道要注意什么，因为没有“本地智能”。
为了模仿生物智能，芯片需要更加本地化——你需要将它们放置在离传感器更近的地方，以便它只将相关数据传输到云端，从而使其更高效地工作。
例如，在心律失常检测方面，经过个性化训练的芯片可以对患者进行 24×7 的心跳监测，并且可以比当前系统低得多的功耗和通信带宽成本进行异常检测。
除了医疗保健和安全监控之外，还有其他应用吗？
自动驾驶汽车是另一个例子。任何需要芯片同时集成和处理来自多个感官源的数据的地方。神经形态系统可以适应场景并“学习”，随着时间的推移改进其功能。
例如，如果汽车的传感器在有雾或能见度较低的情况下，系统可以依靠其他传感器的数据进行补偿，通过联想学习，做出更安全的判断。
在太空探索中，它的使用也正在被积极讨论。太空任务的电源通常有限，例如太阳能电池板。神经形态芯片的功耗远低于传统处理器，这使其成为能源受限任务的理想选择。
因此，当火星距离地球最远时，单向通信需要 50 多分钟，因此一条简单的指令可能需要两个小时。无需来自地球的持续指令就能实现本地化、基于事件的决策的芯片对于太空自主操作可能至关重要。
您提到了 2019 年的一份报告，该报告称训练一个人工智能模型在其生命周期中消耗的碳量相当于五辆汽车的碳量。这对LLM发展的未来意味着什么？
该报告于 2019 年发布——GPT-4 等法学硕士的电力需求呈指数级增长。
问题是，到目前为止，我们实际上可以满足这些能源需求，但挑战是硬件在五年或十年后无法满足。
摩尔定律指出，芯片上的晶体管数量每两年增加一倍，而成本减半，由于半导体制造的物理限制，摩尔定律被广泛认为已接近其实际极限。我们根本无法让这些芯片变得更小或者在它们上面挤更多的东西。
我们今天看到的人工智能来自于软件端，但当人工智能工作量大幅放大时，如果硬件不能给软件足够的支持，那就会出问题。
使用神经拟态计算我们可以节省多少能源？
单个组件方面：与当前设备相比，它们可以节省一百万倍的能源。但我们仍然无法完全转向新技术。我们目前正在致力于混合模型。
您说不仅需要设备层面的创新，还需要硬件支持架构的创新……
算法需要了解新设备，因为我们使用的设备是基于旧硬件的。因此，如果新算法能够充分发挥新硬件的潜力，系统可能会变得更加高效。
您正在调查该领域的合作伙伴关系吗？
是的，在美国，我们与马萨诸塞大学 (UMAS) 合作开展了基于压力传感器的计算项目。还有其他欧洲项目。但硬件制造成本高昂——您可以在芯片设计和开发上花费数十亿美元——这非常消耗资源。
考虑到成本如此之高，企业难道不应该更多地参与其中吗？
IBM、英特尔、三星等大公司都在朝这个方向开展活动，但工业界和大学之间的合作非常好。它还不是一项成熟的技术，但它即将到来……。
您的工作中最喜欢什么？
最好的事情是没有什么是重复的，它一直都是新的，而且解决问题总是有挑战性的。此外，结识了很多非常聪明的人，并有机会与最聪明的人一起工作。这是人与人之间的联系——你会认识很多人、他们的故事以及他们选择这个领域的方式和原因。这很好。
你会做些什么来放松并从工作中解脱出来？
我喜欢听音乐。很久以前我曾经是一名歌手。我的母亲是一位非常优秀的歌手，她训练我，主要是用我们加尔各答传统的歌曲。当我感到压力或悲伤时，我发现自己回到了这些话语中并与它们联系在一起。它们是关于许多不同主题的截然不同的歌曲集，其中一些是关于自然、爱情、灵性。他们有能力触动你。
您如何喝咖啡（或茶）？
我是一个非常喜欢茶的人。我来自大吉岭土地，这是我最喜欢的早茶。幸运的是，现在欧洲有很多卖家。我用传统的方式用松散的叶子做的。没有牛奶，没有糖。
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