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Wenn elektronische Geräte wie Mobiltelefone, Smartwatches und andere tragbare Technologien mit neueren Modellen aufgerüstet werden, wird jedes Jahr eine beträchtliche Menge Müll produziert.
Wenn ältere Versionen mit neuen Sensoren und Prozessoren hätten aktualisiert werden können, die in den internen Chip des Geräts einrasten und die Verschwendung sowohl in Bezug auf Geld als auch auf Material verringern, wäre das revolutionär gewesen. Stellen Sie sich eine nachhaltigere Zukunft vor, in der Smartphones, Smartwatches und andere tragbare Technologien nicht ständig durch neuere Modelle ersetzt oder ins Regal gestellt werden.
Stattdessen können sie mit den neuesten Sensoren und Prozessoren aktualisiert werden, die einfach in den internen Chip eines Geräts einrasten, wie LEGO-Steine, die einer bestehenden Struktur hinzugefügt werden. Solche umprogrammierbaren Chips könnten Geräte auf dem neuesten Stand halten und gleichzeitig unseren digitalen Abfall reduzieren.
Mit ihrem LEGO-ähnlichen Design für ein stapelbares, anpassbares künstliche Intelligenz Chip haben die MIT-Ingenieure nun einen Schritt in Richtung dieser modularen Vision gemacht.
Dieser Beitrag befasst sich gründlich mit diesem Chip, seinen Konfigurationen und seinen zukünftigen Auswirkungen.
Was ist also ein LEGO-ähnlicher Chip für künstliche Intelligenz?
Die nächste große Entwicklung, die den Planeten verändern wird, ist die künstliche Intelligenz. Um modulare und nachhaltige Elektronik herzustellen, haben MIT-Ingenieure jetzt einen KI-Chip entwickelt, der LEGO ähnelt.
Um das Hinzufügen zusätzlicher Sensoren oder das Aufrüsten alter Prozessoren zu vereinfachen, handelt es sich um einen rekonfigurierbaren Chip mit zahlreichen Schichten, die übereinander geschichtet oder getauscht werden können.
Durch die Kombination der Schichten lassen sich die „rekonfigurierbaren“ KI-Chips beliebig erweitern. Daher können diese Chips Elektroschrott reduzieren und gleichzeitig unsere Geräte auf dem neuesten Stand halten.
Lassen Sie uns nun das Design dieses Chips untersuchen.
Chip-Design
Die KI-Chiparchitektur ist wirklich außergewöhnlich, weil sie abwechselnde Schichten von Verarbeitungs- und Sensorkomponenten mit LEDs (lichtemittierenden Dioden) kombiniert, die eine visuelle Interaktion der Chipschichten ermöglichen.
Die Architektur umfasst Leuchtdioden (LED), die eine optische Kommunikation über die Schichten des Chips hinweg ermöglichen, sowie abwechselnde Schichten von Sensor- und Verarbeitungskomponenten. In anderen modularen Chiparchitekturen werden Signale über Ebenen hinweg unter Verwendung normaler Drähte weitergeleitet.
Solche ausgedehnten Verbindungen machen solche Stapelsysteme nicht konfigurierbar, da sie schwierig, wenn nicht unmöglich, zu schneiden und neu zu verdrahten sind. Anstelle von Drähten überträgt das MIT-Konzept Daten mithilfe von Licht durch den Chip.
Infolgedessen kann der Chip neu angeordnet werden, wobei Schichten hinzugefügt oder entfernt werden können, um beispielsweise neue Sensoren oder moderne CPUs aufzunehmen. Das neuartige neue Konzept der Ingenieure kombiniert Bildsensoren mit künstlichen Synapsen-Arrays, und jedem von ihnen wird beigebracht, einen bestimmten Buchstaben zu erkennen, in diesem Fall M, I und T.
Das Team konstruiert ein optisches System, anstatt die traditionelle Methode der Übertragung von Sensordaten an den Prozess über physische Kabel zu verwenden. Bei diesem Ansatz verbinden sich jeder Sensor und künstliche Synapsen zu einem Array, das die Kommunikation zwischen den Buchstaben ermöglicht, ohne dass physische Verbindungen erforderlich sind.
Die Signale zwischen den Schichten werden über Standardkabel in der üblichen modularen Chipanordnung gesendet. Diese herkömmlichen Chips sind nicht rekonfigurierbar, da es unmöglich ist, solche komplizierten Verdrahtungsanordnungen zu lösen und neu zu verdrahten.
Forscher warten gespannt auf die Implementierung seines bahnbrechenden Designs, um Computergeräte wie autarke Sensoren und verschiedene andere Elektronik voranzubringen, die nicht mit einer zentralen oder verteilten Ressource wie Cloud-basiertem Computing oder Supercomputern funktionieren.
Chip-Konfigurationen
Die Forscher erstellten einen Einzelchip, dessen Rechenkern mit 4 Quadratmillimetern ungefähr die Größe eines Konfettistücks hatte.
Auf dem Chip befinden sich drei übereinander angeordnete Bilderkennungs-„Blöcke“, die jeweils einen Bildsensor, eine optische Kommunikationsschicht und ein künstliches Synapsen-Array zur Erkennung eines der drei Buchstaben M, I oder T aufweisen projizierte ein zufällig generiertes Pixelbild auf das Gerät und maß jeweils den elektrischen Strom neuronale Netzwerk Als Antwort generiertes Array.
Wenn der Strom zunimmt, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass das Bild der Buchstabe ist, für dessen Erkennung das spezifische Array trainiert wurde
Die Forscher entdeckten, dass der Chip zwar zwischen verschiedenen verschwommenen Bildern unterscheiden konnte, beispielsweise zwischen den Buchstaben I und T, aber weniger erfolgreich war, klare Bilder jedes Buchstabens zu klassifizieren. Als die Verarbeitungsschicht des Chips umgehend durch einen überlegenen „Denoising“-Prozessor ersetzt wurde, stellten die Forscher fest, dass das Gerät die Bilder korrekt erkannte.
Sie ersetzten jedoch schnell die Verarbeitungsschicht des Chips durch einen erfahrenen Denoising-Prozessor und produzierten dann den Clip, der Bilder korrekt erkannte.
Da es ihrer Meinung nach unzählige Anwendungen für diese Geräte gibt, planen die Forscher auch, die Rechenleistung und die Sensorkapazität der Chips zu erhöhen.
Die Anwendungsmöglichkeiten sind grenzenlos, glauben die Forscher, und sie beabsichtigen, die Sensor- und Verarbeitungsfähigkeiten des Chips zu erweitern.
Zukunft davon
Im Hinblick auf die zukünftige Arbeit sind die Forscher besonders gespannt auf die mögliche Übernahme dieser Architektur Edge-Computing Geräte wie Supercomputer oder Cloud-basiertes Computing, die völlig neue Möglichkeiten eröffnen würden.
Mit dem Wachstum des Internets der Dinge wird die Nachfrage nach multifunktionalen Edge-Computing-Geräten steigen. Das Team glaubt daran, dass es viel gibt Edge-Computing Flexibilität, das vorgeschlagene Design kann dabei helfen.
IUm komplexere Bilder zu erkennen oder in tragbaren elektronischen Haut- und Gesundheitsüberwachungen eingesetzt zu werden, planen die Forscher auch, die Sensor- und Verarbeitungsfähigkeiten des Chips zu verbessern.
Die Forscher finden es faszinierend, wenn Benutzer den Chip selbst zusammenbauen könnten, indem sie verschiedene Sensoren und Verarbeitungsschichten verwenden, die möglicherweise separat erhältlich sind.
Je nach Bedarf an einer Bild- oder Videoidentifikation kann der Nutzer aus verschiedenen wählen Neuronale Netze.
Zusammenfassung
Das Team wählt Edge-Computing als eine von mehreren möglichen Anwendungen aus. Jeehwan Kim, außerordentlicher Professor für Maschinenbau am MIT, prognostiziert, dass die Nachfrage nach multifunktionalen Edge-Computing-Geräten erheblich zunehmen wird, wenn wir in die Ära des Internets der Dinge auf der Grundlage von Sensornetzwerken eintreten.
In Zukunft „wird unser vorgeschlagenes Hardwaredesign eine enorme Anpassungsfähigkeit des Edge-Computing ermöglichen.“
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieser Chip die Zukunft verändert und ein breiteres Spektrum von KI-Anwendungen begrüßt.
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