جدول المحتويات[يخفي][يعرض]
عندما يتم ترقية الأجهزة الإلكترونية مثل الهواتف المحمولة والساعات الذكية وغيرها من التقنيات القابلة للارتداء بطرازات أحدث ، يتم إنتاج كمية كبيرة من القمامة كل عام.
إذا كان من الممكن تحديث الإصدارات القديمة بأجهزة استشعار ومعالجات جديدة تدخل في الشريحة الداخلية للجهاز ، مما يقلل من الفاقد من حيث المال والمواد ، فسيكون ذلك ثوريًا. فكر في مستقبل أكثر استدامة حيث لا يتم استبدال الهواتف الذكية والساعات الذكية وغيرها من التقنيات القابلة للارتداء باستمرار بطرازات أحدث أو وضعها على الرف.
بدلاً من ذلك ، يمكن تحديثها بأحدث المستشعرات والمعالجات التي تنجذب ببساطة إلى الشريحة الداخلية للجهاز ، مثل قوالب LEGO المضافة إلى بنية قائمة. قد تحافظ هذه الرقائق القابلة لإعادة البرمجة على تحديث الأجهزة مع تقليل الفاقد الرقمي.
مع تصميمها الشبيه بـ LEGO لتكديس وتخصيص الذكاء الاصطناعي رقاقة ، قام مهندسو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الآن بخطوة نحو تلك الرؤية المعيارية.
ستلقي هذه المشاركة نظرة شاملة على هذه الشريحة وتكويناتها وآثارها المستقبلية.
إذن ، ما هي شريحة الذكاء الاصطناعي الشبيهة بـ LEGO؟
التطور الرئيسي التالي الذي سيغير الكوكب هو الذكاء الاصطناعي. من أجل إنتاج إلكترونيات معيارية ومستدامة ، أنشأ مهندسو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الآن شريحة ذكاء اصطناعي تشبه LEGO.
لجعل عملية إضافة أجهزة استشعار إضافية أو ترقية المعالجات القديمة أكثر بساطة ، فهي عبارة عن شريحة قابلة لإعادة التكوين بطبقات عديدة يمكن وضعها فوق بعضها البعض أو تبديلها.
بناءً على مجموعة الطبقات ، يمكن توسيع رقائق AI "القابلة لإعادة التكوين" إلى أجل غير مسمى. لذلك ، يمكن لهذه الرقائق أن تقلل من النفايات الإلكترونية مع الحفاظ على أجهزتنا محدثة.
الآن ، دعنا نستكشف تصميم هذه الشريحة.
تصميم رقاقة
تعتبر بنية شريحة AI استثنائية حقًا لأنها تجمع بين الطبقات المتناوبة من مكونات المعالجة وأجهزة الاستشعار مع مصابيح LED (الثنائيات الباعثة للضوء) ، والتي تسمح لطبقات الرقاقة بالتفاعل بصريًا.
تشتمل البنية على صمامات ثنائية باعثة للضوء (LED) تتيح الاتصال البصري عبر طبقات الشريحة بالإضافة إلى الطبقات المتناوبة من أجهزة الاستشعار ومكونات المعالجة. يتم نقل الإشارات عبر المستويات باستخدام سلك عادي في هياكل شرائح معيارية أخرى.
مثل هذه الوصلات الواسعة تجعل أنظمة التراص هذه غير قابلة للتكوين نظرًا لأنه من الصعب ، إن لم يكن من المستحيل ، قطعها وإعادة توصيلها. بدلاً من الأسلاك الفعلية ، ينقل مفهوم MIT البيانات عبر الشريحة باستخدام الضوء.
نتيجة لذلك ، يمكن إعادة ترتيب الشريحة ، بطبقات يمكن إضافتها أو طرحها ، على سبيل المثال ، لتضمين مستشعرات جديدة أو وحدات معالجة مركزية حديثة. يقرن المفهوم الجديد للمهندسين مستشعرات الصور مع مصفوفات المشابك الاصطناعية ، ويتم تعليم كل منهم التعرف على حرف معين ، في هذه الحالة ، M ، I ، و T.
يبني الفريق نظامًا ضوئيًا بدلاً من استخدام الطريقة التقليدية لنقل بيانات المستشعر إلى العملية من خلال الكابلات المادية. في هذا النهج ، يتحد كل مستشعر ومشابك اصطناعية لتشكيل مصفوفة تتيح الاتصال بين الحروف دون الحاجة إلى اتصالات مادية.
يتم إرسال الإشارات بين الطبقات عبر سلك قياسي بترتيب الرقاقة المعياري المعتاد. لا يمكن إعادة تشكيل هذه الرقائق التقليدية لأن مثل هذه الترتيبات المعقدة للأسلاك يستحيل فصلها وإعادة توصيلها.
ينتظر الباحثون بفارغ الصبر تنفيذ تصميمه الرائد لتطوير أجهزة الحوسبة ، مثل أجهزة الاستشعار ذات الاكتفاء الذاتي والعديد من الإلكترونيات الأخرى ، والتي لا تعمل مع مورد مركزي أو موزع مثل الحوسبة السحابية أو أجهزة الكمبيوتر العملاقة.
تكوينات رقاقة
تم إنشاء شريحة واحدة من قبل الباحثين ، وكان قلبها الحسابي تقريبًا بحجم قطعة قصاصات ورق بحجم 4 مليمترات مربعة.
تحتوي الرقاقة على ثلاث "كتل" للتعرف على الصور موضوعة فوق بعضها البعض ، كل منها يحتوي على مستشعر صورة وطبقة اتصال بصري ومجموعة مشابك اصطناعية لتحديد أحد الأحرف الثلاثة M أو I أو T. عرض صورة تم إنشاؤها عشوائيًا للبكسل على الجهاز وقياس التيار الكهربائي لكل منهما الشبكة العصبية تم إنشاء مجموعة استجابة.
مع زيادة التيار ، تزداد احتمالية أن تكون الصورة هي الحرف الذي تم تدريب المصفوفة المحددة على اكتشافه
اكتشف الباحثون أنه في حين أن الرقاقة يمكنها التمييز بين الصور الضبابية المميزة ، مثل بين الحرفين I و T ، إلا أنها حققت نجاحًا أقل في تصنيف الصور الواضحة لكل حرف. عندما تم استبدال طبقة المعالجة للرقاقة على الفور بمعالج "تقليل الضوضاء" المتفوق ، اكتشف الباحثون أن الجهاز تعرف على الصور بشكل صحيح.
ومع ذلك ، سرعان ما استبدلوا طبقة معالجة الرقاقة بمعالج ماهر لتقليل الضوضاء ، ثم أنتجوا المقطع الذي اكتشف الصور بشكل صحيح.
نظرًا لأنهم يعتقدون أن هناك عددًا لا يحصى من التطبيقات لهذه الأجهزة ، يخطط الباحثون أيضًا لزيادة طاقة معالجة الرقائق وقدرة المستشعر.
يعتقد الباحثون أن التطبيقات لا حدود لها ، ويعتزمون توسيع قدرات الاستشعار والمعالجة في الشريحة.
مستقبله
فيما يتعلق بالعمل المستقبلي ، فإن الباحثين متحمسون بشكل خاص بشأن إمكانية اعتماد هذه الهندسة في المستقبل الحوسبة حافة أجهزة مثل أجهزة الكمبيوتر العملاقة أو الحوسبة السحابية ، والتي ستفتح عالمًا جديدًا تمامًا من الاحتمالات.
مع نمو إنترنت الأشياء ، سيزداد الطلب على أجهزة الحوسبة المتطورة متعددة الوظائف. يعتقد الفريق ذلك لأنه يعطي الكثير الحوسبة حافة المرونة ، تصميمه المقترح يمكن أن يساعد في ذلك.
Iمن أجل اكتشاف صور أكثر تعقيدًا أو لاستخدامها في مراقبة الجلد الإلكتروني والرعاية الصحية القابلة للارتداء ، يخطط الباحثون أيضًا لتعزيز قدرات الاستشعار والمعالجة في الشريحة.
يجد الباحثون أنه من المثير للاهتمام أن يتمكن المستخدمون من تجميع الشريحة معًا بأنفسهم باستخدام مستشعرات وطبقات معالجة مختلفة يمكن بيعها بشكل منفصل.
اعتمادًا على احتياجاتهم لتعريف الصورة أو الفيديو ، يمكن للمستخدم الاختيار من بين مجموعة متنوعة من ملفات الشبكات العصبية.
وفي الختام
خص الفريق الحوسبة المتطورة كأحد الاستخدامات العديدة الممكنة. يتوقع Jeehwan Kim ، الأستاذ المساعد في الهندسة الميكانيكية في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، أن الطلب على أجهزة الحوسبة متعددة الوظائف سيزداد بشكل كبير مع دخولنا عصر إنترنت الأشياء القائم على شبكات الاستشعار.
في المستقبل ، "سيسمح تصميم الأجهزة المقترح لدينا بقدرة هائلة على التكيف مع الحوسبة المتطورة."
في الختام ، هذه الشريحة تغير المستقبل وترحب بمجموعة أوسع من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
اترك تعليق