Nová metoda umělé inteligence snižuje spotřebu energie 100krát a zvyšuje přesnost

Chytřejší způsob myšlení

Zatímco umělá inteligence spotřebovává stále větší podíl světové elektřiny, tým z Tufts University představil zásadně odlišný přístup, který by mohl snížit spotřebu energie umělé inteligence až 100krát – a přitom systémy ve skutečnosti zpřesnit. Výzkum, vedený profesorem Matthiasem Scheutzem a publikovaný na arXiv v únoru 2026, bude prezentován na Mezinárodní konferenci o robotice a automatizaci ve Vídni letos v květnu.

Průlom se soustředí na neuro-symbolickou AI, hybridní metodu, která kombinuje konvenční neuronové sítě s lidskému myšlení podobným symbolickým uvažováním. Namísto učení se čistě hrubou silou porovnáváním vzorů napříč miliony příkladů, systém aplikuje logická pravidla, abstraktní koncepty jako tvar a rovnováha a strukturované plánování krok za krokem – podobně jako lidé řeší problémy.

Dramatické výsledky

Výzkumníci testovali svůj systém na hádance Hanojské věže, klasickém benchmarku pro řešení problémů, který vyžaduje pečlivé sekvenční plánování. Výsledky byly ohromující:

• Neuro-symbolický systém dosáhl 95% úspěšnosti, ve srovnání s pouhými 34 % u standardního modelu VLA (vision-language-action).
• U složitější, dříve neviděné varianty dosáhl skóre 78 % – zatímco konvenční model zvládl 0 %.
• Trénink trval pouhých 34 minut, oproti více než 36 hodinám u standardního přístupu.
• Spotřeba energie během tréninku klesla na zhruba 1 % konvenčního modelu, přičemž spotřeba energie během provozu klesla na přibližně 5 %.

„Neuro-symbolický VLA může aplikovat pravidla, která omezují pokusy a omyly během učení, a dosáhnout řešení mnohem rychleji,“ řekl Scheutz.

Proč na tom nyní záleží

Načasování nemůže být naléhavější. Podle Mezinárodní energetické agentury spotřebovaly systémy umělé inteligence a datová centra ve Spojených státech v roce 2024 zhruba 415 terawatthodin elektřiny – více než 10 % celkové produkce země – a očekává se, že toto číslo se do roku 2030 zdvojnásobí.

Korporátní svět již závodí o zajištění energie. V lednu 2026 se energetický gigant Vistra Corp dohodl na akvizici flotily elektráren na zemní plyn společnosti Cogentrix Energy za přibližně 4 miliardy dolarů, čímž přidal 5,5 gigawattů výrobní kapacity v Nové Anglii, Texasu a síti táhnoucí se od New Jersey po Chicago. Dohoda, která zahrnuje 2,3 miliardy dolarů v hotovosti a 5 milionů akcií společnosti Vistra, podtrhuje, jak nenasytná chuť umělé inteligence po elektřině přetváří energetický sektor.

AI proniká do lékáren

Mezitím se AI prosazuje do oblastí, které byly kdysi vyhrazeny výhradně pro lidské profesionály. Utah se stal prvním státem USA, který umožnil systému umělé inteligence autonomně obnovovat lékařské předpisy, a to ve spolupráci se zdravotnickou platformou Doctronic v rámci ročního pilotního programu. Systém zpracovává 30-, 60- nebo 90denní náplně pro 190 běžně předepisovaných léků za cenu 4 dolary za obnovení – není nutná návštěva lékaře.

Jsou zabudovány bezpečnostní prvky: léky proti bolesti, injekce a léky na ADHD jsou vyloučeny a prvních 250 předpisů v každé lékové třídě vyžaduje kontrolu lidským lékařem, než AI bude fungovat nezávisle. Několik dalších států, včetně Texasu a Arizony, jedná o tom, že budou následovat příklad Utahu.

Efektivita jako cesta vpřed

Všechny tyto události dohromady vykreslují obraz odvětví na křižovatce. Schopnosti umělé inteligence se nadále rozšiřují do zdravotnictví, robotiky a rozhodování – ale stejně tak i její dopad na životní prostředí. Průlomy, jako je neuro-symbolický přístup z Tufts University, naznačují, že hrubá výpočetní síla nemusí být jedinou cestou vpřed. Chytřejší architektury, které spíše uvažují než jen počítají, by mohly být klíčem k tomu, aby byla AI udržitelná v měřítku.