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當手機、智能手錶和其他可穿戴技術等電子設備升級為更新型號時,每年都會產生相當數量的垃圾。
如果舊版本可以使用新的傳感器和處理器進行更新,這些傳感器和處理器可以嵌入設備的內部芯片,從而減少金錢和材料方面的浪費,那將是革命性的。 考慮一個更可持續的未來,智能手機、智能手錶和其他可穿戴技術不會不斷地被更新的型號取代或上架。
相反,它們可以使用最新的傳感器和處理器進行更新,這些傳感器和處理器只需卡入設備的內部芯片,就像添加到現有結構中的樂高積木一樣。 這種可重新編程的芯片可以使設備保持最新狀態,同時減少我們的數字浪費。
憑藉其類似樂高積木的設計,可堆疊、可定制 人工智能 芯片,麻省理工學院的工程師現在已經朝著模塊化願景邁出了一步。
這篇文章將徹底了解這款芯片、它的配置以及它對未來的影響。
那麼,什麼是類似樂高的人工智能芯片?
下一個將改變地球的重大發展是人工智能。 為了生產模塊化和可持續的電子產品,麻省理工學院的工程師現在創造了一種類似於樂高的人工智能芯片。
為了使添加額外傳感器或升級舊處理器的過程更簡單,它是一種可重新配置的芯片,具有許多層,可以相互疊加或切換。
基於層的組合,“可重構”的人工智能芯片可以無限擴展。 因此,這些芯片可以減少電子垃圾,同時讓我們的設備保持最新狀態。
現在,讓我們探索一下這款芯片的設計。
芯片設計
AI 芯片架構確實非常出色,因為它結合了交替的處理層和傳感器組件與 LED(發光二極管),允許芯片層在視覺上交互。
該架構包括發光二極管 (LED),可實現跨芯片層以及傳感器和處理組件的交替層的光通信。 在其他模塊化芯片架構中,信號使用普通線路跨層中繼。
如此廣泛的連接使得這樣的堆疊系統不可配置,因為即使不是不可能,也難以切割和重新佈線。 麻省理工學院的概念不是使用實際的電線,而是使用光通過芯片傳輸數據。
因此,芯片可以重新排列,可以添加或減少層,例如,包括新的傳感器或現代 CPU。 工程師們的新概念將圖像傳感器與人工突觸陣列配對,每個人都被教導識別某個字母,在這種情況下是 M、I 和 T。
該團隊構建了一個光學系統,而不是使用通過物理電纜將傳感器數據傳輸到過程的傳統方法。 在這種方法中,每個傳感器和人工突觸結合形成一個陣列,使字母之間的通信無需物理連接。
層之間的信號通過通常的模塊化芯片佈置中的標準線發送。 這些傳統芯片是不可重新配置的,因為這種複雜的佈線佈置是不可能拆卸和重新佈線的。
研究人員正在焦急地等待其突破性設計的實施,以推進計算設備,例如自給自足的傳感器和各種其他電子設備,這些設備不能與基於雲的計算或超級計算機等中央或分佈式資源一起使用。
芯片配置
研究人員創建了一個單芯片,其計算核心大約是一塊 4 平方毫米的五彩紙屑大小。
該芯片具有三個相互疊置的圖像識別“塊”,每個“塊”都有一個圖像傳感器、一個光通信層和一個人工突觸陣列,用於識別三個字母 M、I 或 T 中的一個。然後它們將隨機生成的像素圖片投影到設備上並測量每個像素的電流 神經網絡 響應生成的數組。
隨著電流的增加,圖片是特定數組已被訓練檢測的字母的可能性增加
研究人員發現,雖然芯片可以區分不同的模糊圖片,例如字母 I 和 T,但它對每個字母的清晰圖像分類的成功率較低。 當芯片的處理層被及時更換為卓越的“去噪”處理器時,研究人員發現該設備可以正確識別圖片。
然而,他們很快用熟練的去噪處理器替換了芯片的處理層,然後他們製作了正確檢測圖片的剪輯。
由於他們相信這些設備有無數的應用,研究人員還計劃提高芯片的處理能力和傳感器容量。
研究人員認為,這些應用是無限的,他們打算擴大芯片的傳感和處理能力。
它的未來
在未來的工作方面,研究人員對這種架構的潛在採用感到特別興奮 邊緣計算 超級計算機或基於雲的計算等設備,這將開闢一個全新的可能性世界。
隨著物聯網的發展,對多功能邊緣計算設備的需求將會飆升。 團隊認為,因為它提供了很多 邊緣計算 靈活性,其建議的設計可以幫助解決這個問題。
I為了檢測更複雜的圖片或用於可穿戴電子皮膚和醫療保健監測,研究人員還計劃增強芯片的傳感和處理能力。
研究人員發現,如果用戶可以使用可能單獨出售的不同傳感器和處理層自行將芯片組裝在一起,這很有趣。
用戶可以根據自己對圖像或視頻識別的需求,從多種 神經網絡.
結論
該團隊將邊緣計算列為幾種可能的用途之一。 麻省理工學院機械工程副教授 Jeehwan Kim 預測,隨著我們進入基於傳感器網絡的物聯網時代,對多功能邊緣計算設備的需求將顯著增加。
未來,“我們建議的硬件設計將使邊緣計算具有巨大的適應性。”
總之,這款芯片改變了未來,迎來了更廣泛的人工智能應用。
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