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RMIT發(fā)集成多項(xiàng)功能的AI芯片!用超級(jí)材料黑磷充當(dāng)AI的“視覺神經(jīng)元”

工程師鄧生 ? 來(lái)源:ScienceDaily ? 作者:ScienceDaily ? 2020-11-20 12:04 ? 次閱讀
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芯東西11月19日消息,視覺記憶是人類認(rèn)知學(xué)習(xí)的核心,但對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō),電磁頻譜(可見或不可見)才是它的“眼”。

人工智能系統(tǒng),要將各個(gè)頻段的電磁頻譜轉(zhuǎn)化成自己的視覺記憶,依靠的就是基于內(nèi)置內(nèi)存和信號(hào)處理的成像單元,但目前并沒有一個(gè)電信號(hào)平臺(tái),可以根據(jù)光的變化改變電信號(hào)極性,從而賦予AI視覺記憶。

近期,由皇家墨爾本理工大學(xué)(Royal Melbourne Institute of Technology University,下稱RMIT)領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì),提出了一項(xiàng)AI技術(shù),將成像、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和內(nèi)存集成在單個(gè)光驅(qū)動(dòng)芯片中。該芯片旨在通過(guò)模仿人腦處理視覺信息的方式,為機(jī)器人智能穿戴設(shè)備和如人造視網(wǎng)膜等仿生植入物提供更為靈敏、智能的“視力”。

11月17日,該篇論文《基于層狀黑磷的完全光驅(qū)內(nèi)存和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算(Fully Light‐Controlled Memory and Neuromorphic Computation in Layered Black Phosphorus)》發(fā)表在《advance materials》上。

論文鏈接:

01 。

小身材卻有大功能,串起散落的AI組件

通常來(lái)說(shuō),人工智能嚴(yán)重依賴從數(shù)據(jù)采集到算法模型的一整套技術(shù)邏輯,但在硬件中,受限于技術(shù)或者空間,這些邏輯鏈條中的“塊”可能“散落”在不同的區(qū)域。

RMIT研究團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)就是將這些散落的“邏輯塊”串起來(lái),通過(guò)將多個(gè)組件和功能集成到一塊芯片中,從根本上提高AI決策的效率和準(zhǔn)確性。

▲成像、處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和內(nèi)存集成在一塊的光驅(qū)動(dòng)芯片。

而這個(gè)“串起來(lái)”的思路就是來(lái)自自然界中最聰明的計(jì)算機(jī)——人腦。

負(fù)責(zé)研究團(tuán)隊(duì)中功能材料和微系統(tǒng)、RMIT副教授Sumeet Walia說(shuō),“我們的目標(biāo)就是以視覺為抓手,讓計(jì)算機(jī)復(fù)刻人腦從視覺識(shí)別到判斷決策的全過(guò)程,從而在神經(jīng)機(jī)器人學(xué)、人機(jī)交互技術(shù)和可擴(kuò)展的仿生系統(tǒng)上有進(jìn)一步的突破?!?/p>

在談及應(yīng)用層面時(shí),Walia提到了行車記錄儀。如果行車記錄儀里裝上了神經(jīng)啟發(fā)式的硬件,無(wú)需連網(wǎng),它就可以識(shí)別燈光、標(biāo)志、物體并做出即時(shí)決策。

02 。

被“光”雕刻的芯片:層狀黑磷的妙用

如果掀開這塊AI芯片“視力驚人”的神秘幕布,那我們就能看到其背后的超薄材料——二維層狀黑磷。

二維層狀黑磷的神奇之處就在于,它可以基于不同波長(zhǎng)的光來(lái)改變自身的阻值,從而充當(dāng)AI的“視覺神經(jīng)元”。

RMIT研究團(tuán)隊(duì)表示,采用黑磷的啟發(fā)來(lái)自于光遺傳學(xué)。作為生物技術(shù)中的新興工具,光遺傳學(xué)使科學(xué)家以高精度深入研究人體中的電流,并通過(guò)光來(lái)觀察神經(jīng)元的變化。

基于層狀黑磷和光遺傳學(xué),RMIT團(tuán)隊(duì)通過(guò)向芯片照射不同波長(zhǎng)的光,來(lái)實(shí)現(xiàn)成像、存儲(chǔ)等不同的功能,并創(chuàng)建、修改AI芯片的內(nèi)存。

通過(guò)改變和編碼光的波長(zhǎng),AI芯片現(xiàn)在可以自動(dòng)捕獲并增強(qiáng)圖像,進(jìn)行像素內(nèi)圖像預(yù)處理,并基于全光學(xué)驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算,對(duì)圖像進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)表明在經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后,該芯片圖像識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)90%。

除了能夠“串聯(lián)”組件的優(yōu)勢(shì),該黑磷AI芯片還能與現(xiàn)有的電子技術(shù)和硅技術(shù)兼容,方便將來(lái)能再輕松“串”進(jìn)其他技術(shù)。

該項(xiàng)研究團(tuán)隊(duì)的另一主要負(fù)責(zé)人Taimur Ahmed博士說(shuō),“光驅(qū)動(dòng)計(jì)算比現(xiàn)有技術(shù)更快,更準(zhǔn)確且能耗更低。而且當(dāng)我們把如此多的核心功能整合到一個(gè)納米級(jí)設(shè)備上,單個(gè)芯片上就能進(jìn)行更大量的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI集成應(yīng)用。”

03 。

結(jié)語(yǔ):多領(lǐng)域應(yīng)用,AI芯片的類腦“夢(mèng)”

RMIT研究團(tuán)隊(duì)表示,除了行車記錄儀、機(jī)器人等硬件,光學(xué)AI芯片還在康復(fù)屆也潛力無(wú)限,例如,如果將該AI芯片裝進(jìn)人工視網(wǎng)膜,科學(xué)家就可以提高仿生眼的準(zhǔn)確性,加快仿生眼的商業(yè)化。

也正如Ahmed博士所言,AI芯片的終點(diǎn)是永恒不變的:成為一個(gè)可以和人腦一樣從環(huán)境中學(xué)習(xí)的AI大腦。

責(zé)任編輯:PSY

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