211service.com
Smadzeņu iedvesmota mikroshēma paceļas debesīs
Starp ausīm nav daudz vietas, taču tajā esošais var paveikt daudzas lietas, ko tāda paša izmēra dators nekad nespētu. Jūsu smadzenes ir arī daudz energoefektīvākas, lai vizuāli interpretētu pasauli vai saprastu runu nekā jebkura datorsistēma.
Šīs mazās lidmašīnas centrā uzstādītajā mikroshēmā ir 576 silīcija neironi. Savienojumi starp šiem neironiem tiek atkārtoti savienoti, reaģējot uz datiem no drona sensoriem.
Tāpēc akadēmiskās un korporatīvās laboratorijas ir eksperimentējušas ar neiromorfiskām mikroshēmām, kas veidotas pēc smadzenēs redzamajām iezīmēm. Šīm mikroshēmām ir neironu tīkli, kas sazinās ar elektrības smailēm (skatiet Thinking in Silicon ). Tās var būt ievērojami energoefektīvākas nekā parastās mikroshēmas, un dažas pat var automātiski pārprogrammēt sevi, lai apgūtu jaunas prasmes.
Tagad neiromorfā mikroshēma ir atdalīta no laboratorijas stenda un pārbaudīta nelielā drona lidmašīnā, kas sver mazāk nekā 100 gramus.
Eksperimentā prototipa mikroshēma ar 576 silīcija neironiem uztvēra datus no lidmašīnas optiskajiem, ultraskaņas un infrasarkanajiem sensoriem, lidojot starp trim dažādām telpām.
Pirmo reizi, kad drons tika ielidots katrā telpā, unikāls ienākošo sensoru datu modelis no sienām, mēbelēm un citiem objektiem izraisīja neironu elektriskās aktivitātes modeli, kādu mikroshēma nekad iepriekš nebija pieredzējusi. Tas lika tai ziņot, ka tas atrodas jaunā telpā, kā arī mainīja veidus, kā tās neironi savienojās viens ar otru, rupji imitējot mācīšanos reālās smadzenēs. Šīs izmaiņas nozīmēja, ka nākamreiz, kad kuģis ienāca tajā pašā telpā, tas to atpazina un par to signalizēja.
Iesaistītā mikroshēma nebūt nav gatava praktiskai izvietošanai, taču tests piedāvā empīrisku atbalstu idejām, kas ir motivējušas neiromorfisko mikroshēmu izpēti, saka Narajans Srinivasa, kurš vada HRL. Neironu un neatliekamo sistēmu centrs . Tas parāda, ka ir iespējams mācīties burtiski lidojuma laikā, ievērojot ļoti stingrus izmēra, svara un jaudas ierobežojumus, viņš saka.
Drons, ko testēšanai pēc pasūtījuma būvējis dronu izgatavotāja uzņēmums Aviācijas vide , kas atrodas Monrovijā, Kalifornijā, ir sešas kvadrātcollas, 1,5 collas augsts un sver tikai 93 gramus, ieskaitot akumulatoru. HRL mikroshēma veidoja tikai 18 gramus no kuģa svara un izmantoja tikai 50 milivatus. Ar to gandrīz nepietiktu, lai parasts dators palaistu programmatūru, kas varētu iemācīties atpazīt telpas, saka Srinivasa.
Lidojuma pārbaude bija Pentagona pētniecības aģentūras DARPA izvirzītais izaicinājums projekts saskaņā ar kuru tā ir finansējusi HRL, IBM un citus, lai strādātu pie neiromorfiskām mikroshēmām. Viena no motivācijām ir cerība, ka neiromorfās mikroshēmas varētu ļaut militāriem bezpilota lidaparātiem pašiem izprast video un sensoru datus, tā vietā, lai tie vienmēr būtu jāraida uz zemes, lai datori vai cilvēki veiktu analīzi.
Prototipi, kas izgatavoti saskaņā ar DARPA programmu, piemēram, HRL, ir snieguši daudzsološus rezultātus, taču vēl ir daudz darba, lai šāda tehnoloģija varētu veikt noderīgu darbu, saka docents Vishal Saxena. darbs pie neiromorfiskām mikroshēmām Boisa štata universitātē. Viņš saka, ka lielākais izaicinājums ir noteikt, kādas būs lietojumprogrammas, un izstrādāt stabilus algoritmus.
Pētnieki saskaras arī ar vistas un olas scenāriju, kad mikroshēmas tiek izstrādātas, nezinot, kādus algoritmus tie darbosies, un algoritmi tiek rakstīti bez stingras idejas par to, kādi mikroshēmu dizaini tiks izveidoti. Tajā pašā laikā neirozinātnieki joprojām atklāj jaunas lietas par to, kā reālu smadzeņu šūnu tīkli darbojas ar informāciju. Saksena saka, ka starp ķēdes un algoritmu ekspertiem un neirozinātņu kopienu ir kolektīvi jāpaveic daudz darba.
Tomēr HRL īpašnieki GM un Boeing jau apsver, kā varētu komercializēt tehnoloģiju, saka Srinivasa. Viena iespēja varētu būt neiromorfu mikroshēmu izmantošana, lai palielinātu inteliģences pakāpi sensoros, kas arvien biežāk sastopami automašīnās, lidmašīnās un citās sistēmās.