차례[숨다][보여 주다]
휴대폰, 스마트워치 등 웨어러블 기술이 최신 모델로 업그레이드되면 매년 상당한 양의 쓰레기가 발생합니다.
이전 버전이 장치의 내부 칩에 스냅되는 새로운 센서와 프로세서로 업데이트되어 비용과 재료 면에서 낭비를 줄일 수 있었다면 그것은 혁명적이었을 것입니다. 스마트폰, 스마트워치 및 기타 웨어러블 기술이 지속적으로 최신 모델로 교체되거나 진열되지 않는 보다 지속 가능한 미래를 고려하십시오.
대신 기존 구조에 추가된 LEGO 브릭과 같이 장치의 내부 칩에 간단히 끼워지는 최신 센서 및 프로세서로 업데이트할 수 있습니다. 이러한 재프로그래밍 가능한 칩은 디지털 낭비를 줄이면서 장치를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
쌓을 수 있고 사용자 정의가 가능한 LEGO와 같은 디자인으로 인공 지능 칩, MIT 엔지니어는 이제 그 모듈식 비전을 향한 발걸음을 내디뎠습니다.
이 게시물에서는 이 칩, 구성 및 향후 의미에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.
그렇다면 LEGO와 같은 인공 지능 칩은 무엇입니까?
지구를 변화시킬 다음 주요 개발은 인공 지능입니다. 모듈식의 지속 가능한 전자 제품을 생산하기 위해 MIT 엔지니어는 이제 LEGO와 유사한 AI 칩을 만들었습니다.
센서를 추가하거나 기존 프로세서를 업그레이드하는 프로세스를 더 간단하게 하기 위해 서로 겹쳐지거나 전환될 수 있는 수많은 레이어가 있는 재구성 가능한 칩입니다.
레이어 조합을 기반으로 "재구성 가능한" AI 칩을 무기한 확장할 수 있습니다. 따라서 이러한 칩은 장치를 최신 상태로 유지하면서 전자 폐기물을 줄일 수 있습니다.
이제 이 칩의 디자인을 살펴보겠습니다.
칩 디자인
AI 칩 아키텍처는 칩 레이어가 시각적으로 상호 작용할 수 있도록 LED(발광 다이오드)와 처리 및 센서 구성 요소의 교대 레이어를 결합하기 때문에 진정으로 탁월합니다.
이 아키텍처에는 칩 레이어와 센서 및 처리 구성 요소의 교대 레이어 전반에 걸쳐 광학 통신을 가능하게 하는 발광 다이오드(LED)가 포함됩니다. 신호는 다른 모듈식 칩 아키텍처에서 일반 와이어를 사용하여 여러 레벨에서 릴레이됩니다.
이러한 광범위한 연결은 이러한 스태킹 시스템을 구성 불가능하게 만듭니다. 왜냐하면 불가능하지는 않더라도 절단 및 재배선이 어렵기 때문입니다. 실제 와이어 대신 MIT 개념은 빛을 사용하여 칩을 통해 데이터를 전송합니다.
결과적으로 칩은 예를 들어 새로운 센서나 최신 CPU를 포함하기 위해 추가하거나 뺄 수 있는 레이어로 재배열될 수 있습니다. 엔지니어들의 참신한 신개념은 이미지 센서를 인공 시냅스 어레이와 짝을 이루고 각각이 특정 문자(이 경우 M, I, T)를 인식하도록 학습됩니다.
팀은 물리적 케이블을 통해 프로세스에 센서 데이터를 전송하는 기존 방법을 사용하지 않고 광학 시스템을 구성합니다. 이 접근 방식에서는 각 센서와 인공 시냅스가 결합하여 물리적 연결 없이도 문자 간의 통신을 가능하게 하는 배열을 형성합니다.
레이어 간의 신호는 일반적인 모듈식 칩 배열에서 표준 와이어를 통해 전송됩니다. 이러한 복잡한 배선 배열은 분리 및 재배선이 불가능하기 때문에 이러한 기존 칩은 재구성할 수 없습니다.
연구원들은 클라우드 기반 컴퓨팅이나 슈퍼컴퓨터와 같은 중앙 또는 분산 리소스와 함께 작동하지 않는 자급자족 센서 및 기타 다양한 전자 장치와 같은 컴퓨팅 장치를 발전시키기 위한 획기적인 디자인의 구현을 간절히 기다리고 있습니다.
칩 구성
단일 칩은 연구원에 의해 생성되었으며 계산 코어는 대략 4제곱밀리미터의 색종이 조각 크기였습니다.
칩에는 세 개의 이미지 인식 "블록"이 서로 겹쳐져 있으며 각 블록에는 이미지 센서, 광통신 레이어 및 세 글자 M, I 또는 T 중 하나를 식별하기 위한 인공 시냅스 배열이 있습니다. 그런 다음 무작위로 생성된 픽셀 그림을 장치에 투사하고 각각의 전류를 측정했습니다. 신경망 응답으로 생성된 배열입니다.
전류가 증가하면 그림이 특정 배열이 감지하도록 훈련된 문자일 가능성이 높아집니다.
연구원들은 이 칩이 문자 I과 T 사이와 같이 뚜렷한 흐릿한 그림을 구별할 수 있지만 각 문자의 명확한 이미지를 분류하는 데 성공하지 못했다는 것을 발견했습니다. 칩의 처리 계층이 우수한 "노이즈 제거" 프로세서로 즉시 교체되었을 때 연구원들은 장치가 사진을 올바르게 인식한다는 것을 발견했습니다.
그러나 그들은 칩의 처리 레이어를 숙련된 노이즈 제거 프로세서로 빠르게 교체한 다음 사진을 올바르게 감지하는 클립을 생성했습니다.
이러한 장치에 대한 응용 프로그램이 셀 수 없이 많다고 생각하기 때문에 연구원들은 칩의 처리 능력과 센서 용량도 늘릴 계획입니다.
연구원들은 응용 프로그램이 무한하며 칩의 감지 및 처리 기능을 확장할 계획이라고 믿습니다.
그것의 미래
향후 작업 측면에서 연구원들은 이 아키텍처를 에지 컴퓨팅 슈퍼컴퓨터나 클라우드 기반 컴퓨팅과 같은 장치는 완전히 새로운 가능성의 세계를 열어줄 것입니다.
사물 인터넷이 성장함에 따라 다기능 에지 컴퓨팅 장치에 대한 수요가 급증할 것입니다. 팀은 많은 것을 제공하기 때문에 에지 컴퓨팅 유연성, 제안된 디자인이 이에 도움이 될 수 있습니다.
I더 복잡한 사진을 감지하거나 웨어러블 전자 피부 및 건강 관리 모니터링에 활용하기 위해 연구원들은 칩의 감지 및 처리 기능을 향상시킬 계획입니다.
연구원들은 사용자가 별도로 판매될 수 있는 서로 다른 센서와 처리 레이어를 사용하여 칩을 직접 조립할 수 있는지 여부가 흥미롭다는 것을 알게 되었습니다.
이미지 또는 비디오 식별에 대한 필요에 따라 사용자는 다양한 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 신경망.
결론
팀은 여러 가지 가능한 용도 중 하나로 에지 컴퓨팅을 꼽습니다. 김지환 MIT 기계공학부 부교수는 센서 네트워크를 기반으로 한 사물인터넷 시대가 도래하면서 다기능 엣지 컴퓨팅 기기에 대한 수요가 크게 늘어날 것으로 내다봤다.
미래에 "우리가 제안한 하드웨어 설계는 엣지 컴퓨팅의 엄청난 적응성을 허용할 것입니다."
결론적으로 이 칩은 미래를 바꾸고 더 넓은 범위의 AI 애플리케이션을 환영합니다.
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