Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
Dema ku amûrên elektronîkî yên wekî têlefonên desta, demjimêrên biaqil, û teknolojiyên din ên lixwekirinê bi modelên nûtir têne nûve kirin, her sal hejmareke mezin çopê tê hilberandin.
Ger guhertoyên kevintir dikaribû bi senzor û pêvajoyên nû yên ku di çîpa hundurê cîhazê de diherike, bêkêmasî hem di warê drav û hem jî ji hêla materyalan de kêm bikin, ew ê şoreşger bûya. Pêşerojek domdartir bifikirin ku tê de têlefon, demjimêrên biaqil û teknolojiyên din ên lixwekirî bi domdarî bi modelên nûtir nayên guheztin an neyên danîn.
Di şûna wê de, ew dikarin bi senzor û pêvajoyên herî nû yên ku bi tenê di çîpê hundurê amûrekê de diherikin, werin nûve kirin, mîna kulîlkên LEGO ku li avahiyek heyî hatine zêdekirin. Çîpên weha yên ji nû ve bernamekirî dibe ku cîhazên heyî bihêlin dema ku bermahiyên meya dîjîtal kêm bikin.
Bi sêwirana xwe ya mîna LEGO-yê ji bo stackable, xwerû çêkirî çîp, endezyarên MIT-ê nuha gavek ber bi wê vîzyona modular ve avêtine.
Ev post dê bi hûrgulî li vê çîpê, mîhengên wê, û encamên wê yên paşerojê binêre.
Ji ber vê yekê, çipek îstîxbarata hunerî ya mîna LEGO çi ye?
Pêşkeftina mezin a din a ku dê gerstêrkê veguherîne îstîxbarata sûnî ye. Ji bo hilberîna elektronîkên modular û domdar, endezyarên MIT-ê naha çîpek AI-yê ku dişibe LEGO-yê çêkirine.
Ji bo ku pêvajoya lêzêdekirina senzorên din an nûvekirina pêvajoyên kevn sadetir bike, ew çîpek ji nû ve vesazkirî ye bi gelek qatan ku dikare li ser hev were danîn an jî were guheztin.
Li ser bingeha tevhevkirina qatan, çîpên AI-ê yên "ji nû ve veavakirin" dikarin bêdawî werin berfireh kirin. Ji ber vê yekê, van çîp dikarin bermahiyên elektronîkî kêm bikin dema ku cîhazên me heyî bimînin.
Naha, werin em sêwirana vê çîpê bikolin.
design Chip
Mîmariya çîpê ya AI-ê bi rastî awarte ye ji ber ku ew qatên guhezbar ên hêmanên pêvajoyê û senzorê bi LED-an (dîodên ronahiyê) re, ku dihêle ku qatên çîpê bi dîtbarî tevbigerin.
Mîmarî dîodên ronahiyê (LED) vedihewîne ku pêwendiya optîkî li seranserê tebeqeyên çîpê û her weha qatên guhezbar ên hêmanên senzor û pêvajoyê pêk tîne. Nîşan di nav astê de bi karanîna têl normal di mîmarên çîpên modular ên din de têne veguheztin.
Têkiliyên wusa berfireh pergalên bi vî rengî yên lihevkirinê ne-mîhengbar dike ji ber ku qutkirin û ji nû ve girêdana wan dijwar e, heke ne ne gengaz be. Li şûna têlên rastîn, konsepta MIT bi karanîna ronahiyê bi çîpê daneyan dişîne.
Wekî encamek, çîp dikare ji nû ve were saz kirin, bi qatên ku dikarin li ser werin zêdekirin an jê werin derxistin, mînakî, ku senzorên nû an CPU-yên nûjen tê de bin. Têgeha nû ya endezyaran senzorên wêneyê bi rêzikên synapse yên sûnî re hevûdu dike, û her yek ji wan tê fêr kirin ku hin tîpek nas bike, di vê rewşê de, M, I, û T.
Tîm ji bilî karanîna rêbazek kevneşopî ya veguhestina daneyên sensor ji pêvajoyê re bi kabloyên laşî ve pergalek optîkî ava dike. Di vê nêzîkbûnê de, her sensor û synapsên çêkirî bi hev re kom dibin da ku rêzek çê bikin ku pêwendiya di navbera tîpan de bêyî hewcedariya girêdanên laşî pêk tîne.
Nîşaneyên di navbera qatan de bi riya têl standard di vesazkirina çîpê modular a asayî de têne şandin. Van çîpên konvansiyonel ji nû ve nayên mîheng kirin ji ber ku veqetandin û ji nû ve girêdana birêkûpêkiyên wusa tevlihev ne gengaz e.
Lekolînwan bi dilgermî li benda bicihanîna sêwirana wê ya zexm in da ku amûrên hesabkirinê pêş bixin, wek senzorên xwebexş û cûrbecûr elektronîkên din, yên ku bi çavkaniyek navendî an belavbûyî mîna hesabkirina ewr-based an superkomputeran naxebitin.
Veavakirinên Chip
Yek-çîpek ji hêla lêkolîneran ve hate afirandin, û bingeha wê ya hesabkerî bi qasî perçeyek konfetî bi 4 mîlîmetre çargoşe bû.
Çîp sê "blokên" naskirina wêneyê hene ku li ser hev hatine danîn, ku her yek ji wan senzorek wêneyê, qatek ragihandinê ya optîkî, û rêzek sinapsên çêkirî heye ku yek ji sê tîpên M, I, an T nas bike. wêneyek ji pixelên ku bi rengekî rasthatî hatî hilberandin li ser cîhazê pêşkeş kir û herika elektrîkê ya ku her yek jê re pîva kir torê neural array di bersivê de hatî çêkirin.
Her ku niha zêde dibe, îhtîmala ku wêne nameya ku rêzika taybetî ji bo tespîtkirina hatî perwerde kirin be zêde dibe.
Lekolînwanan keşif kirin ku her çend çîp dikaribû di navbera wêneyên gemarî yên cihêreng de, wek mînak di navbera tîpên I û T de, ferq bike, ew di dabeşkirina wêneyên zelal ên her tîpê de kêmtir serketî bû. Dema ku tebeqeya pêvajoyê ya çîpê tavilê bi pêvajoyek jêhatî ya "hilweşandinê" hate guheztin, lêkolîneran keşif kirin ku amûrê wêneyan rast nas dike.
Lêbelê, wan bi lez û bez pêvajoyek jêbirinê ya jêhatî şûna qata pêvajoyê ya çîpê danî, û dûv re wan klîba ku wêneyan rast tespît dike hilberandin.
Ji ber ku ew bawer dikin ku ji bo van amûran bêhejmar serlêdan hene, lêkolîner jî plan dikin ku hêza hilberandina çîp û kapasîteya senzorê zêde bikin.
Serlêdan bêsînor in, lêkolîner bawer dikin, û ew niyeta wan heye ku kapasîteyên hîskirin û pêvajoyê yên çîpê berfireh bikin.
Pêşeroja wê
Di warê xebata pêşerojê de, lêkolîner bi taybetî li ser pejirandina potansiyela vê mîmariyê bi heyecan in komputer cîhazên mîna superkomputer an jî komputer-based cloud, ku dê cîhanek bi tevahî nû ya îmkanan veke.
Her ku înterneta tiştan mezin dibe, dê daxwaziya ji bo cîhazên hesabkeriya pirfonksîyonel zêde bibe. Tîm bawer dike ku ji ber ku ew gelek dide komputer nermbûn, sêwirana wê ya pêşniyarkirî dikare bi vê re bibe alîkar.
IJi bo ku wêneyên tevlihevtir tespît bikin an jî di şopandina çerm û lênihêrîna tenduristî ya elektronîkî de werin bikar anîn, lêkolîner di heman demê de plan dikin ku kapasîteyên hîskirin û pêvajoyê yên çîpê zêde bikin.
Lekolînwan ew balkêş dibînin ger bikarhêner bikarin çîpê bi xwe bi karanîna senzorên cihêreng û qatên pêvajoyê yên ku dikarin ji hev cuda werin firotin berhev bikin.
Li gorî hewcedariyên wan ên ji bo nasnameya wêneyek an vîdyoyê, bikarhêner dikare ji cûrbecûr hilbijêrin torên neural.
Xelasî
Tîm hesabkirina qeraxê wekî yek ji çend karanîna gengaz destnîşan dike. Jeehwan Kim, profesorê endezyariya mekanîkî li MIT-ê, pêşbînî dike ku dema ku em derbasî serdema înterneta tiştan a li ser torên senzorê dibin, daxwaziya ji bo cîhazên hesabkeriya pirfonksiyonel a pirfonksîyonel pir zêde bibe.
Di pêşerojê de, "sêwirana meya hardware ya pêşniyarkirî dê rê bide adaptebûna pir mezin a hesabkirina derî."
Di encamê de, ev çîp pêşerojê diguhezîne û pêşwaziya rêzek berfireh a serîlêdana AI dike.
Leave a Reply