Kad elektroniskās ierīces, piemēram, mobilie tālruņi, viedpulksteņi un citas valkājamas tehnoloģijas, tiek modernizētas ar jaunākiem modeļiem, katru gadu tiek saražots ievērojams daudzums atkritumu.
Ja vecākas versijas būtu bijis iespējams atjaunināt ar jauniem sensoriem un procesoriem, kas iekļūst ierīces iekšējā mikroshēmā, samazinot atkritumu daudzumu gan naudas, gan materiālu ziņā, tas būtu bijis revolucionārs. Apsveriet ilgtspējīgāku nākotni, kurā viedtālruņi, viedpulksteņi un citas valkājamas tehnoloģijas netiek pastāvīgi aizstātas ar jaunākiem modeļiem vai novietotas plauktā.
Tā vietā tos var atjaunināt ar jaunākajiem sensoriem un procesoriem, kas vienkārši iekļūst ierīces iekšējā mikroshēmā, piemēram, LEGO klucīši, kas pievienoti esošai struktūrai. Šādas pārprogrammējamas mikroshēmas var uzturēt ierīces aktuālas, vienlaikus samazinot mūsu digitālos atkritumus.
Ar to LEGO līdzīgo dizainu, kas ir saliekams, pielāgojams mākslīgais intelekts mikroshēma, MIT inženieri tagad ir spēruši soli ceļā uz šo modulāro redzējumu.
Šajā rakstā tiks rūpīgi apskatīta šī mikroshēma, tās konfigurācijas un turpmākās sekas.
Tātad, kas ir LEGO līdzīga mākslīgā intelekta mikroshēma?
Nākamā lielākā attīstība, kas pārveidos planētu, ir mākslīgais intelekts. Lai ražotu modulāru un ilgtspējīgu elektroniku, MIT inženieri tagad ir izveidojuši AI mikroshēmu, kas atgādina LEGO.
Lai vienkāršotu papildu sensoru pievienošanas vai veco procesoru jaunināšanas procesu, tā ir pārkonfigurējama mikroshēma ar daudziem slāņiem, kurus var novietot vienu virs otra vai pārslēgt.
Pamatojoties uz slāņu kombināciju, “pārkonfigurējamās” AI mikroshēmas var tikt paplašinātas bezgalīgi. Tāpēc šīs mikroshēmas var samazināt elektronisko atkritumu daudzumu, vienlaikus uzturot mūsu ierīces aktuālas.
Tagad izpētīsim šīs mikroshēmas dizainu.
Mikroshēmu dizains
AI mikroshēmas arhitektūra ir patiesi unikāla, jo tā apvieno mainīgus apstrādes un sensoru komponentu slāņus ar gaismas diodēm (gaismas diodēm), kas ļauj mikroshēmas slāņiem vizuāli mijiedarboties.
Arhitektūra ietver gaismas diodes (LED), kas nodrošina optisko saziņu pa mikroshēmas slāņiem, kā arī mainīgus sensoru un apstrādes komponentu slāņus. Signāli tiek pārraidīti pa līmeņiem, izmantojot parasto vadu citās moduļu mikroshēmu arhitektūrās.
Šādi plaši savienojumi padara šādas sakraušanas sistēmas nekonfigurējamas, jo tās ir grūti, ja ne neiespējami sagriezt un pārslēgt. Faktisko vadu vietā MIT koncepcija pārraida datus caur mikroshēmu, izmantojot gaismu.
Rezultātā mikroshēmu var pārkārtot, izmantojot slāņus, kurus var pievienot vai atņemt no tiem, piemēram, iekļaujot jaunus sensorus vai modernus CPU. Inženieru jaunā koncepcija savieno attēla sensorus ar mākslīgiem sinapses blokiem, un katrs no tiem tiek iemācīts atpazīt noteiktu burtu, šajā gadījumā M, I un T.
Komanda konstruē optisko sistēmu, nevis izmanto tradicionālo metodi sensoru datu pārraidīšanai procesam, izmantojot fiziskus kabeļus. Šajā pieejā katrs sensors un mākslīgās sinapses apvienojas, veidojot masīvu, kas nodrošina saziņu starp burtiem bez nepieciešamības pēc fiziskiem savienojumiem.
Signāli starp slāņiem tiek nosūtīti pa standarta vadu parastajā modulārā mikroshēmas izkārtojumā. Šīs parastās mikroshēmas nav pārkonfigurējamas, jo šādus sarežģītus vadu izkārtojumus nav iespējams atvienot un pārslēgt.
Pētnieki ar nepacietību gaida tās revolucionārā dizaina ieviešanu, lai uzlabotu skaitļošanas ierīces, piemēram, pašpietiekamus sensorus un dažādas citas elektronikas, kas nedarbojas ar centrāliem vai izplatītiem resursiem, piemēram, mākoņdatošanu vai superdatoriem.
Mikroshēmu konfigurācijas
Pētnieki izveidoja vienu mikroshēmu, un tās skaitļošanas kodols bija aptuveni 4 kvadrātmilimetru konfeti gabala lielums.
Mikroshēmā ir trīs attēlu atpazīšanas “bloki”, kas novietoti viens virs otra, un katram no tiem ir attēla sensors, optiskās komunikācijas slānis un mākslīgais sinapses masīvs, lai identificētu vienu no trim burtiem M, I vai T. projicēja uz ierīces nejauši ģenerētu pikseļu attēlu un izmērīja katra elektrisko strāvu neironu tīklu masīvs, kas ģenerēts kā atbilde.
Palielinoties strāvas stiprumam, palielinās iespēja, ka attēls ir burts, ko konkrētais masīvs ir apmācīts noteikt.
Pētnieki atklāja, ka, lai gan mikroshēma varēja atšķirt atšķirīgus miglainus attēlus, piemēram, starp burtiem I un T, tai bija mazāk panākumu, klasificējot katra burta skaidrus attēlus. Kad mikroshēmas apstrādes slānis tika nekavējoties aizstāts ar izcilu "noklusējošu" procesoru, pētnieki atklāja, ka ierīce pareizi atpazīst attēlus.
Tomēr viņi ātri nomainīja mikroshēmas apstrādes slāni ar prasmīgu trokšņa slāpēšanas procesoru un pēc tam izveidoja klipu, kas pareizi atklāja attēlus.
Tā kā viņi uzskata, ka šīm ierīcēm ir neskaitāmas lietojumprogrammas, pētnieki plāno arī palielināt mikroshēmu apstrādes jaudu un sensoru jaudu.
Lietojumprogrammas ir neierobežotas, pētnieki uzskata, un viņi plāno paplašināt mikroshēmas uztveršanas un apstrādes iespējas.
Tā nākotne
Runājot par turpmāko darbu, pētnieki ir īpaši satraukti par šīs arhitektūras iespējamo pieņemšanu malu skaitļošana tādas ierīces kā superdatori vai mākoņdatošana, kas pavērtu pilnīgi jaunu iespēju pasauli.
Pieaugot lietu internetam, pieaugs pieprasījums pēc daudzfunkcionālām malu skaitļošanas ierīcēm. Komanda uzskata, ka, jo tas dod daudz malu skaitļošana elastība, tā ieteiktais dizains var palīdzēt šajā jautājumā.
ILai atklātu sarežģītākus attēlus vai tos izmantotu valkājamas elektroniskās ādas un veselības aprūpes uzraudzībā, pētnieki arī plāno uzlabot mikroshēmas uztveršanas un apstrādes iespējas.
Pētnieki uzskata, ka ir interesanti, ja lietotāji paši varētu salikt mikroshēmu, izmantojot dažādus sensorus un apstrādes slāņus, kurus var pārdot atsevišķi.
Atkarībā no vajadzībām pēc attēla vai video identifikācijas, lietotājs var izvēlēties kādu no dažādiem neironu tīkli.
Secinājumi
Komanda izceļ malu skaitļošanu kā vienu no vairākiem iespējamiem lietojumiem. Jeehwan Kim, MIT mašīnbūves asociētais profesors, prognozē, ka pieprasījums pēc daudzfunkcionālām malu skaitļošanas ierīcēm ievērojami pieaugs, kad mēs ieejam lietu interneta laikmetā, kura pamatā ir sensoru tīkli.
Nākotnē "mūsu ieteiktais aparatūras dizains nodrošinās milzīgu malu skaitļošanas pielāgošanās spēju."
Visbeidzot, šī mikroshēma maina nākotni un atzinīgi vērtē plašāku AI lietojumu klāstu.
Atstāj atbildi