Kai elektroniniai prietaisai, tokie kaip mobilieji telefonai, išmanieji laikrodžiai ir kitos nešiojamos technologijos, atnaujinami su naujesniais modeliais, kasmet susidaro didelis kiekis šiukšlių.
Jei senesnėse versijose būtų buvę galima atnaujinti naujus jutiklius ir procesorius, kurie įsijungia į įrenginio vidinę lustą, sumažinant pinigų ir medžiagų švaistymą, tai būtų buvę revoliucinė. Pagalvokite apie tvaresnę ateitį, kai išmanieji telefonai, išmanieji laikrodžiai ir kitos nešiojamos technologijos nebūtų nuolat keičiamos naujesniais modeliais arba nepatenka į lentyną.
Vietoj to, juos galima atnaujinti naudojant naujausius jutiklius ir procesorius, kurie tiesiog įsijungia į įrenginio vidinę lustą, pavyzdžiui, LEGO kaladėlės pridedamos prie esamos struktūros. Tokie perprogramuojami lustai gali išlaikyti įrenginius naujausius ir sumažinti skaitmeninių atliekų kiekį.
Su jų LEGO tipo dizainu, kad būtų galima sukrauti ir pritaikyti dirbtinis intelektas lustą, MIT inžinieriai dabar žengė žingsnį link šios modulinės vizijos.
Šiame įraše bus nuodugniai pažvelgta į šį lustą, jo konfigūracijas ir ateities pasekmes.
Taigi, kas yra į LEGO panašus dirbtinio intelekto lustas?
Kitas svarbus veiksnys, pakeisiantis planetą, yra dirbtinis intelektas. Siekdami gaminti modulinę ir tvarią elektroniką, MIT inžinieriai dabar sukūrė AI lustą, panašų į LEGO.
Kad būtų lengviau pridėti papildomų jutiklių arba atnaujinti senus procesorius, tai yra perkonfigūruojamas lustas su daugybe sluoksnių, kuriuos galima sluoksniuoti vienas ant kito arba perjungti.
Remiantis sluoksnių deriniu, „perkonfigūruojamus“ AI lustus galima išplėsti neribotą laiką. Todėl šie lustai gali sumažinti elektroninių atliekų kiekį ir tuo pačiu išlaikyti mūsų įrenginius naujausius.
Dabar panagrinėkime šio lusto dizainą.
Lustų dizainas
AI lusto architektūra yra tikrai išskirtinė, nes joje sujungiami kintami apdorojimo ir jutiklių komponentų sluoksniai su šviesos diodais (šviesos diodais), kurie leidžia lustų sluoksniams vizualiai sąveikauti.
Architektūra apima šviesos diodus (LED), kurie įgalina optinį ryšį per lusto sluoksnius, taip pat kintamus jutiklių ir apdorojimo komponentų sluoksnius. Signalai perduodami per lygius naudojant įprastą laidą kitose modulinėse lustų architektūrose.
Dėl tokių plačių jungčių tokių krovimo sistemų negalima konfigūruoti, nes jas sunku, o gal net neįmanoma, supjaustyti ir perjungti. Vietoj tikrųjų laidų, MIT koncepcija perduoda duomenis per lustą naudodama šviesą.
Dėl to lustas gali būti pertvarkytas su sluoksniais, kuriuos galima pridėti arba atimti, pavyzdžiui, įtraukiant naujus jutiklius ar modernius procesorius. Nauja inžinierių koncepcija suporuoja vaizdo jutiklius su dirbtinėmis sinapsių matricomis ir kiekvienas iš jų mokomas atpažinti tam tikrą raidę, šiuo atveju M, I ir T.
Komanda kuria optinę sistemą, o ne naudoja tradicinį jutiklių duomenų perdavimo procesui fiziniais kabeliais metodą. Taikant šį metodą, kiekvienas jutiklis ir dirbtinės sinapsės sudaro masyvą, leidžiantį bendrauti tarp raidžių be fizinių ryšių.
Signalai tarp sluoksnių siunčiami standartiniu laidu įprastu moduliniu lusto išdėstymu. Šių įprastų lustų negalima perkonfigūruoti, nes tokių sudėtingų laidų išdėstymo neįmanoma atjungti ir perjungti.
Tyrėjai su nerimu laukia, kol bus įdiegtas novatoriškas jo dizainas, skirtas tobulinti skaičiavimo įrenginius, tokius kaip savarankiški jutikliai ir įvairi kita elektronika, kuri neveikia su centriniu ar paskirstytu ištekliu, pavyzdžiui, debesų kompiuterija ar superkompiuteriais.
Lustų konfigūracijos
Tyrėjai sukūrė vieną lustą, o jo skaičiavimo šerdis buvo maždaug 4 kvadratinių milimetrų konfeti gabalo dydžio.
Luste yra trys vaizdo atpažinimo „blokai“, išdėstyti vienas ant kito, kurių kiekvienas turi vaizdo jutiklį, optinio ryšio sluoksnį ir dirbtinių sinapsių masyvą, skirtą identifikuoti vieną iš trijų raidžių M, I arba T. projektavo atsitiktinai sugeneruotą pikselių vaizdą į įrenginį ir išmatavo kiekvieno iš jų elektros srovę neuroninis tinklas masyvas, sukurtas atsakant.
Didėjant srovei, didėja tikimybė, kad paveikslėlis yra raidė, kurią konkretus masyvas buvo išmokytas aptikti
Tyrėjai išsiaiškino, kad nors lustas galėjo atskirti skirtingas miglotas nuotraukas, pvz., tarp raidžių I ir T, ji buvo mažiau sėkminga klasifikuojant aiškius kiekvienos raidės vaizdus. Kai lusto apdorojimo sluoksnis buvo nedelsiant pakeistas geresniu „triukšmą mažinančiu“ procesoriumi, mokslininkai išsiaiškino, kad įrenginys teisingai atpažino nuotraukas.
Tačiau jie greitai pakeitė lusto apdorojimo sluoksnį įgudusiu triukšmo slopinimo procesoriumi, o tada sukūrė klipą, kuris teisingai aptiko nuotraukas.
Kadangi jie mano, kad šiems įrenginiams yra daugybė pritaikymų, mokslininkai taip pat planuoja padidinti lustų apdorojimo galią ir jutiklio pajėgumus.
Mokslininkai mano, kad programos yra neribotos ir ketina išplėsti lusto jutimo ir apdorojimo galimybes.
To ateitis
Kalbant apie būsimą darbą, mokslininkai ypač džiaugiasi galimu šios architektūros pritaikymu kraštinių skaičiavimų tokius įrenginius kaip superkompiuteriai ar debesų kompiuterija, kuri atvertų visiškai naują galimybių pasaulį.
Augant daiktų internetui, padidės daugiafunkcinių kraštinių skaičiavimo įrenginių paklausa. Komanda tuo tiki, nes duoda daug kraštinių skaičiavimų lankstumas, siūlomas dizainas gali padėti.
ISiekdami aptikti sudėtingesnes nuotraukas arba panaudoti nešiojamam elektroniniam odos ir sveikatos priežiūros stebėjimui, mokslininkai taip pat planuoja pagerinti lusto jutimo ir apdorojimo galimybes.
Tyrėjai mano, kad įdomu, jei vartotojai galėtų patys sujungti lustą naudodami skirtingus jutiklius ir apdorojimo sluoksnius, kurie gali būti parduodami atskirai.
Priklausomai nuo vaizdo ar vaizdo identifikavimo poreikių, vartotojas gali rinktis iš įvairių neuroniniai tinklai.
Išvada
Komanda išskiria krašto skaičiavimą kaip vieną iš kelių galimų naudojimo būdų. Jeehwan Kim, MIT mechanikos inžinerijos docentas, prognozuoja, kad daugiafunkcinių kraštinių skaičiavimo įrenginių paklausa labai padidės, kai pereisime į daiktų interneto, pagrįsto jutiklių tinklais, erą.
Ateityje „mūsų siūlomas aparatinės įrangos dizainas leis nepaprastai prisitaikyti prie krašto skaičiavimo“.
Apibendrinant, šis lustas keičia ateitį ir palankiai vertina platesnį AI pritaikymo spektrą.
Palikti atsakymą