ဆဲလ်ဖုန်း၊ စမတ်နာရီများနှင့် အခြားသော ဝတ်ဆင်နိုင်သော နည်းပညာများကဲ့သို့သော အီလက်ထရွန်နစ်ပစ္စည်းများကို မော်ဒယ်အသစ်များဖြင့် အဆင့်မြှင့်တင်သောအခါ၊ များပြားလှသော အမှိုက်ပမာဏကို နှစ်စဉ်ထုတ်လုပ်ပါသည်။
အကယ်၍ ဗားရှင်းအဟောင်းများကို ကိရိယာ၏ အတွင်းချစ်ပ်အတွင်းသို့ လျှပ်တပြက်ဝင်ရောက်လာသော အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ပရိုဆက်ဆာအသစ်များဖြင့် အပ်ဒိတ်လုပ်နိုင်ခဲ့ပါက၊ ငွေနှင့် ပစ္စည်းနှစ်မျိုးလုံးအတွက် စွန့်ပစ်ပစ္စည်းများကို လျှော့ချနိုင်ခဲ့ပါက၊ ၎င်းသည် တော်လှန်ပြောင်းလဲသွားမည်ဖြစ်သည်။ စမတ်ဖုန်းများ၊ စမတ်နာရီများနှင့် အခြားဝတ်ဆင်နိုင်သောနည်းပညာများကို မော်ဒယ်အသစ်များ သို့မဟုတ် စင်ပေါ်၌ အမြဲတင်ထားခြင်းမရှိသည့် ပိုမိုရေရှည်တည်တံ့သောအနာဂတ်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။
ယင်းအစား၊ ၎င်းတို့ကို လက်ရှိဖွဲ့စည်းပုံသို့ LEGO အုတ်များထည့်ထားသည့် ကိရိယာ၏အတွင်းပိုင်းချစ်ပ်များအတွင်းသို့ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းထည့်သွင်းထားသည့် နောက်ဆုံးပေါ်အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ပရိုဆက်ဆာများဖြင့် အပ်ဒိတ်လုပ်နိုင်ပါသည်။ ဤကဲ့သို့သော ပြန်လည်ပရိုဂရမ်ထုတ်နိုင်သော ချစ်ပ်များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်အမှိုက်များကို လျှော့ချနေစဉ်တွင် စက်ပစ္စည်းများကို လက်ရှိထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။
၎င်းတို့၏ LEGO ပုံစံဒီဇိုင်းဖြင့် stackable၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ ဉာဏ်ရည်တု chip၊ MIT အင်ဂျင်နီယာများသည် ယခု modular ရူပါရုံဆီသို့ ခြေတစ်လှမ်း လှမ်းနေပြီဖြစ်သည်။
ဤပို့စ်သည် ဤချစ်ပ်၊ ၎င်း၏ဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် ၎င်း၏အနာဂတ်သက်ရောက်မှုများကို စေ့စေ့စပ်စပ်ကြည့်ရှုပါမည်။
ဒီတော့ LEGO နဲ့တူတဲ့ Artificial Intelligence ချစ်ပ်ဆိုတာ ဘာလဲ။
ဂြိုလ်ကို ပြောင်းလဲပေးမယ့် နောက်ထပ် အဓိက ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကတော့ ဉာဏ်ရည်တုပါ။ Modular နှင့် ရေရှည်တည်တံ့သော အီလက်ထရွန်းနစ်ပစ္စည်းများကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် MIT အင်ဂျင်နီယာများသည် LEGO နှင့် ဆင်တူသည့် AI ချစ်ပ်တစ်ခုကို ဖန်တီးလိုက်ပါသည်။
အပိုအာရုံခံကိရိယာများထည့်ခြင်း သို့မဟုတ် ပရိုဆက်ဆာဟောင်းများကို အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပိုမိုရိုးရှင်းစေရန်၊ ၎င်းသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခုအပေါ်တွင် အလွှာလိုက် သို့မဟုတ် ပြောင်းနိုင်သည့် အလွှာမြောက်မြားစွာရှိသော ပြန်လည်ပြင်ဆင်နိုင်သော ချစ်ပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
အလွှာများ၏ပေါင်းစပ်မှုအပေါ်အခြေခံ၍ "ပြန်လည်ပြင်ဆင်နိုင်သော" AI ချစ်ပ်များကို ရက်အကန့်အသတ်မရှိ တိုးချဲ့နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဤချစ်ပ်များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏စက်ပစ္စည်းများကို လက်ရှိထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် အီလက်ထရွန်နစ်စွန့်ပစ်ပစ္စည်းများကို လျှော့ချနိုင်သည်။
ကဲ ဒီချစ်ပ်ရဲ့ ဒီဇိုင်းကို လေ့လာကြည့်ရအောင်။
ချစ်ပ်ဒီဇိုင်း
AI ချစ်ပ်ဗိသုကာသည် စစ်မှန်သောခြွင်းချက်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် စီစဥ်အလွှာများကို အမြင်အာရုံဖြင့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်စေရန် LEDs (light-emitting diodes) နှင့် အာရုံခံအစိတ်အပိုင်းများကို ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်ပေးသောကြောင့် အမှန်တကယ်ထူးခြားပါသည်။
ဗိသုကာတွင် chip ၏အလွှာများတစ်လျှောက် optical communication ကိုဖွင့်ပေးသည့် light-emitting diodes (LED) ပါ ၀ င်သည်။ အခြားသော မော်ဂျူလာ ချစ်ပ်ဗိသုကာများတွင် သာမန်ဝါယာကြိုးကို အသုံးပြု၍ အချက်ပြမှုများကို အဆင့်များတစ်လျှောက် ထုတ်လွှင့်သည်။
ထိုသို့သော ကျယ်ပြန့်သော ချိတ်ဆက်မှုများသည် ဖြတ်ရန်နှင့် ပြန်ကြိုးရန် ခက်ခဲသောကြောင့် ထိုသို့သော stacking စနစ်များကို သတ်မှတ်၍ မရနိုင်အောင် ဖြစ်စေသည်။ အမှန်တကယ် ဝါယာကြိုးများအစား MIT အယူအဆသည် အလင်းကို အသုံးပြု၍ ချစ်ပ်မှတစ်ဆင့် အချက်အလက်များကို ပေးပို့သည်။
ရလဒ်အနေဖြင့်၊ အာရုံခံကိရိယာအသစ်များ သို့မဟုတ် ခေတ်မီ CPU များပါ၀င်စေရန်၊ ဥပမာအားဖြင့် အာရုံခံကိရိယာအသစ်များ သို့မဟုတ် ခေတ်မီ CPU များပါ၀င်စေရန် အလွှာများထည့်ရန် သို့မဟုတ် နုတ်နိုင်သည့် အလွှာများဖြင့် ပြန်လည်စီစဉ်နိုင်သည်။ အင်ဂျင်နီယာများ၏ အယူအဆအသစ်သည် ရုပ်ပုံအာရုံခံကိရိယာများကို အတု synapse အခင်းအကျင်းများနှင့် တွဲပေးကာ ၎င်းတို့တစ်ဦးစီသည် အချို့သောစာလုံးတစ်လုံးစီကို မှတ်မိစေရန် သင်ကြားပေးထားပြီး၊ ဤကိစ္စတွင်၊ M၊ I နှင့် T။
အဖွဲ့သည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကေဘယ်ကြိုးများမှတဆင့် အာရုံခံဒေတာကို လုပ်ငန်းစဉ်ဆီသို့ ပို့လွှတ်သည့် ရိုးရာနည်းလမ်းကို အသုံးပြုခြင်းထက် အလင်းကြည့်စနစ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ အာရုံခံကိရိယာတစ်ခုစီနှင့် အတုအယောင် synapses တစ်ခုစီသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာချိတ်ဆက်မှုများမလိုအပ်ဘဲ စာလုံးများအကြား ဆက်သွယ်မှုကို ခွင့်ပြုနိုင်သည့် ခင်းကျင်းတစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားသည်။
အလွှာများကြားရှိ အချက်ပြမှုများကို ပုံမှန် မော်ဂျူလာ ချစ်ပ်အစီအစဉ်တွင် စံဝါယာကြိုးမှတစ်ဆင့် ပေးပို့သည်။ ဤကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသော ဝိုင်ယာကြိုးများကို ဖြုတ်၍ ပြန်ကြိုးသွယ်ရန် မဖြစ်နိုင်သောကြောင့် ဤသမားရိုးကျ ချစ်ပ်ပြားများကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်၍မရပါ။
သုတေသီများသည် cloud-based ကွန်ပြူတာ သို့မဟုတ် စူပါကွန်ပြူတာကဲ့သို့ ဗဟို သို့မဟုတ် ဖြန့်ဝေထားသော အရင်းအမြစ်များဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းမရှိသည့် လုံလောက်သော အာရုံခံကိရိယာများနှင့် အခြားသော အီလက်ထရွန်နစ်ပစ္စည်းများကဲ့သို့သော ကွန်ပြူတာပစ္စည်းများကို တိုးတက်လာစေရန်အတွက် အခြေခံမှိတ်ဒီဇိုင်းကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် စိတ်အားထက်သန်စွာ စောင့်မျှော်နေပါသည်။
ချစ်ပ်ဖွဲ့စည်းပုံများ
single-chip တစ်လုံးကို သုတေသီများက ဖန်တီးခဲ့ပြီး ၎င်း၏ ကွန်ပြူတာအူတိုင်သည် 4 စတုရန်းမီလီမီတာရှိ စက္ကူချပ်တစ်ချပ်၏ အရွယ်အစားဖြစ်သည်။
ချစ်ပ်တွင် ရုပ်ပုံမှတ်သားမှု “ဘလောက်များ” သုံးခုတစ်ခုစီတွင် တစ်ခုစီတစ်ခုစီတွင် ရုပ်ပုံအာရုံခံကိရိယာတစ်ခု၊ အလင်းပြန်ဆက်သွယ်မှုအလွှာနှင့် M, I သို့မဟုတ် T စာလုံးသုံးလုံးအနက်မှ တစ်လုံးကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် အတု synapses ခင်းကျင်းတစ်ခုစီပါရှိသည်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့၊ စက်ပေါ်သို့ ကျပန်းထုတ်လုပ်ထားသော pixels ပုံတစ်ပုံကို ပုံဖော်ပြီး တစ်ခုချင်းစီ၏ လျှပ်စစ်စီးကြောင်းကို တိုင်းတာသည်။ အာရုံကြောကွန်ယက်ကို တုံ့ပြန်မှုတွင် array ကိုထုတ်ပေးသည်။
လက်ရှိ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ ပုံသည် တိုးလာမှုကို ရှာဖွေရန် သီးခြား array လေ့ကျင့်ထားသည့် စာလုံးဖြစ်နိုင်ခြေ၊
Chip သည် I နှင့် T စာလုံးများကြားကဲ့သို့သော မှုန်ဝါးနေသောပုံများကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော်လည်း စာလုံးတစ်လုံးစီ၏ ရှင်းလင်းသောပုံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် အောင်မြင်မှုနည်းပါးကြောင်း သုတေသီများက တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ချစ်ပ်၏လုပ်ဆောင်မှုအလွှာကို သာလွန်ကောင်းမွန်သော “denoising” ပရိုဆက်ဆာဖြင့် ချက်ခြင်းအစားထိုးလိုက်သောအခါ၊ စက်သည် ပုံများကို မှန်ကန်စွာအသိအမှတ်ပြုကြောင်း သုတေသီများက ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။
သို့သော်၊ ၎င်းတို့သည် ချစ်ပ်၏လုပ်ဆောင်ခြင်းအလွှာကို ကျွမ်းကျင်သော denoising ပရိုဆက်ဆာဖြင့် လျင်မြန်စွာ အစားထိုးပြီးနောက် ရုပ်ပုံများကို မှန်ကန်စွာသိရှိနိုင်သည့်ကလစ်ကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။
ဤစက်ပစ္စည်းများအတွက် မရေမတွက်နိုင်သော အပလီကေးရှင်းများ ရှိနေသည်ဟု ယုံကြည်သောကြောင့် သုတေသီများသည် ချစ်ပ်များ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် အာရုံခံစွမ်းရည်ကို တိုးမြှင့်ရန် စီစဉ်နေပါသည်။
အပလီကေးရှင်းများသည် အကန့်အသတ်မရှိဟု သုတေသီများက ယုံကြည်ကြပြီး chip ၏ အာရုံခံနိုင်စွမ်းနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို ချဲ့ထွင်ရန် ရည်ရွယ်ထားသည်။
အဲဒါကိုပေါ့လေ။
အနာဂတ်အလုပ်နှင့်ပတ်သက်၍ သုတေသီများသည် ဤဗိသုကာပညာကို လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ အထူးစိတ်လှုပ်ရှားကြသည်။ အစွန်းကွန်ပျူတာ စူပါကွန်ပြူတာများ သို့မဟုတ် cloud-based computing ကဲ့သို့သော စက်ပစ္စည်းများသည် ဖြစ်နိုင်ခြေများသောကမ္ဘာသစ်ကို ဖွင့်လှစ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
အရာများ၏အင်တာနက် ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ဘက်စုံသုံး ဘက်စုံသုံး ကွန်ပြူတာ စက်များ ၀ယ်လိုအား တိုးလာမည်။ အသင်းက အများကြီးပေးတဲ့အတွက် ယုံကြည်တယ်။ အစွန်းကွန်ပျူတာ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ ၎င်း၏အကြံပြုထားသောဒီဇိုင်းသည် ၎င်းကိုကူညီနိုင်သည်။
In ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောရုပ်ပုံများကို ရှာဖွေရန် သို့မဟုတ် ဝတ်ဆင်နိုင်သော အီလက်ထရွန်းနစ်အရေပြားနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စောင့်ကြည့်ရေးတွင် အသုံးပြုရန်အတွက် သုတေသီများသည် ချစ်ပ်၏အာရုံခံနိုင်စွမ်းနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန်လည်း စီစဉ်ထားသည်။
အသုံးပြုသူများသည် မတူညီသော အာရုံခံကိရိယာများနှင့် သီးခြားစီရောင်းချနိုင်သည့် အစီအစဥ်အလွှာများကို အသုံးပြု၍ ချစ်ပ်ပြားကို အသုံးပြုသူများ အတူတကွ ပေါင်းစည်းနိုင်လျှင် သုတေသီများက အံ့ဩစရာဖြစ်ကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။
ရုပ်ပုံ သို့မဟုတ် ဗီဒီယို သတ်မှတ်ခြင်းအတွက် ၎င်းတို့၏ လိုအပ်ချက်ပေါ်မူတည်၍ သုံးစွဲသူသည် အမျိုးမျိုးမှ ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များ.
ကောက်ချက်
အဖွဲ့သည် ဖြစ်နိုင်ချေများစွာရှိသည့်အသုံးများထဲမှ တစ်ခုအဖြစ် edge computing ကို တစ်ခုတည်းထုတ်သည်။ MIT မှ စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အင်ဂျင်နီယာ လက်ထောက်ပါမောက္ခ Jeehwan Kim က အာရုံခံ ကွန်ရက်များပေါ်တွင် အခြေခံသည့် အရာများ၏ အင်တာနက်ခေတ်သို့ ရောက်သွားသည်နှင့် အမျှ ဘက်စုံသုံး ဘက်စုံသုံး edge computing ကိရိယာများ လိုအပ်ချက် သိသိသာသာ တိုးလာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။
အနာဂတ်တွင်၊ "ကျွန်ုပ်တို့၏ အကြံပြုထားသော ဟာ့ဒ်ဝဲဒီဇိုင်းသည် edge computing ၏ ကြီးမားသော လိုက်လျောညီထွေရှိမှုကို ခွင့်ပြုပေးလိမ့်မည်။"
နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ ဤချစ်ပ်သည် အနာဂတ်ကို ပြောင်းလဲစေပြီး AI အက်ပ်လီကေးရှင်း၏ ကျယ်ပြန့်မှုကို ကြိုဆိုပါသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave