Įsivaizduokite tvaresnę ateitį, kai mobiliųjų telefonų, išmaniųjų laikrodžių ir kitų nešiojamų įrenginių nereikia laikyti lentynose arba išmesti, norint įsigyti naujesnį modelį. Vietoj to, juos būtų galima atnaujinti naudojant naujausius jutiklius ir procesorius, kurie būtų pritvirtinti prie įrenginio vidinio lusto, pavyzdžiui, LEGO kaladėlės, įtrauktos į esamą konstrukciją. Tokia perkonfigūruojama lustinė įranga galėtų nuolat atnaujinti įrenginius ir sumažinti elektroninių atliekų kiekį.
Dabar MIT inžinieriai žengė žingsnį link šios modulinės vizijos, sukurdami į LEGO panašų dizainą, skirtą sukrauti, perkonfigūruoti dirbtinio intelekto lustą.
Dizainas susideda iš kintamų jutimo ir apdorojimo elementų sluoksnių, taip pat šviesos diodų (LED), kurie leidžia lusto sluoksniams bendrauti optiškai. Kitų modulinių lustų konstrukcijose naudojami įprasti laidai signalams perduoti tarp sluoksnių. Tokias sudėtingas jungtis sunku, o gal net neįmanoma atskirti ir perjungti, todėl tokių sukrautų konstrukcijų negalima iš naujo konfigūruoti.
MIT konstrukcijoje informacijai per lustą perduoti naudojami šviesos, o ne fiziniai laidai. Todėl lustą galima iš naujo sukonfigūruoti su sluoksniais, kuriuos galima pakeisti arba sudėti, pavyzdžiui, pridėti naujų jutiklių ar atnaujintų procesorių.
„Galite pridėti tiek skaičiavimo sluoksnių ir jutiklių, kiek norite, pavyzdžiui, dėl šviesos, slėgio ir net kvapo“, – sako MIT postdoc Jihoon Kangas. „Mes tai vadiname į LEGO panašiu perkonfigūruojamu AI lustu, nes jis turi neribotą išplečiamumą, priklausomai nuo sluoksnių derinio. pakankamai jutiklių ir kitos elektronikos, veikiančios nepriklausomai nuo bet kokių centrinių ar paskirstytų išteklių, pvz., superkompiuterių ar debesų kompiuterijos.
„Kai įžengiame į daiktų interneto erą, pagrįstą jutiklių tinklais, Daugiafunkcinių kraštinių skaičiavimo įrenginių paklausa labai išaugs“, – sako MIT mechanikos inžinerijos docentas Jeehwanas Kimas. „Mūsų siūloma aparatinės įrangos architektūra ateityje suteiks aukšto krašto skaičiavimo universalumo.“
Komandos rezultatai šiandien paskelbti „Nature Electronics“ . Be Kimo ir Kango, MIT autoriai yra pirmieji autoriai Chanyeol Choi, Hyunseok Kim ir Min-Kyu Song, taip pat autoriai Hanwool Yeon, Celesta Chang, Jun Min Suh, Jiho Shin, Kuangye Lu, Bo-In Park, Yeongin Kim, Han Eol Lee, Doyoon Lee, Subeen Pang, Sang-Hoon Bae, Hun S. Kum ir Peng Lin, kartu su bendradarbiais iš Harvardo universiteto, Tsinghua universiteto, Džedziango universiteto ir kitur.
Kelio apšvietimas
Komandos dizainas šiuo metu sukonfigūruotas taip, kad būtų galima atlikti pagrindinį vaizdo atpažinimą užduotys. Tai daroma naudojant vaizdo jutiklių, šviesos diodų ir procesorių sluoksnius, pagamintus iš dirbtinių sinapsių – atminties rezistorių arba „memristorių“ matricų, kurias anksčiau sukūrė komanda ir kurios kartu veikia kaip fizinis neuroninis tinklas arba „smegenys ant lustas“. Kiekvieną masyvą galima išmokyti apdoroti ir klasifikuoti signalus tiesiogiai mikroschemoje, nereikalaujant išorinės programinės įrangos ar interneto ryšio.
Naujame lusto konstrukcijoje mokslininkai sujungė vaizdo jutiklius su dirbtiniais. sinapsių matricos, kurių kiekviena buvo išmokyta atpažinti tam tikras raides – šiuo atveju M, I ir T. Nors įprastas būdas būtų perduoti jutiklio signalus į procesorių fiziniais laidais, komanda sukūrė optinę sistemą tarp kiekvienas jutiklis ir dirbtinė sinapsių matrica, kad būtų galima bendrauti tarp sluoksnių, nereikalaujant fizinio ryšio.
„Kiti lustai yra fiziškai sujungti per metalą, todėl juos sunku perjungti ir perkurti, todėl, jei norite pridėti kokią nors naują funkciją, reikės sukurti naują lustą“, – sakoma. MIT postdoc Hyunseok Kim. „Tą fizinį laidų ryšį pakeitėme optinio ryšio sistema, kuri suteikia mums laisvę sukrauti ir pridėti lustus taip, kaip norime.“
Komandos optinio ryšio sistemą sudaro suporuoti fotodetektoriai ir Šviesos diodai, kurių kiekvienas margintas mažais pikseliais. Fotodetektoriai yra vaizdo jutiklis duomenims priimti, o šviesos diodai duomenims perduoti į kitą sluoksnį. Kai signalas (pavyzdžiui, raidės vaizdas) pasiekia vaizdo jutiklį, vaizdo šviesos modelis užkoduoja tam tikrą LED pikselių konfigūraciją, o tai savo ruožtu stimuliuoja kitą fotodetektorių sluoksnį kartu su dirbtiniu sinapsių matrica, kuri klasifikuoja signalą. dėl įeinančios LED šviesos modelio ir stiprumo.
Kurimas
Komanda pagamino vieną lustą, kurio skaičiavimo šerdis buvo maždaug 4 kvadratiniai milimetrai arba maždaug konfeti gabalėlio dydžio. Lustą sudaro trys vaizdo atpažinimo „blokai“, kurių kiekvieną sudaro vaizdo jutiklis, optinio ryšio sluoksnis ir dirbtinė sinapsių matrica, skirta vienai iš trijų raidžių – M, I arba T – klasifikuoti. Tada jie apšviečia atsitiktinių raidžių pikselių vaizdą. lustą ir išmatavo elektros srovę, kurią reaguodama sukuria kiekvienas neuroninio tinklo masyvas. (Kuo didesnė srovė, tuo didesnė tikimybė, kad vaizdas iš tikrųjų yra raidė, kurią konkretus masyvas yra išmokytas atpažinti.)
Komanda nustatė, kad lustas teisingai klasifikavo aiškius kiekvieno iš jų vaizdus. raidę, tačiau ji negalėjo atskirti neryškių vaizdų, pavyzdžiui, tarp I ir T. Tačiau tyrėjai sugebėjo greitai pakeisti lusto apdorojimo sluoksnį į geresnį „triukšmą slopinantį“ procesorių ir nustatė, kad lustas tiksliai identifikavo vaizdai.
„Parodėme, kad galima sukrauti, pakeisti ir į lustą įterpti naują funkciją“, – pažymi MIT postdoc Min-Kyu Song.
Tyrėjai planuoja prie lusto pridėti daugiau jutimo ir apdorojimo galimybių ir, jų nuomone, programos bus beribės.
„Galime pridėti sluoksnių prie mobiliojo telefono kameros, kad ji atpažintų daugiau sudėtingus vaizdus arba paverčia juos sveikatos priežiūros monitoriais, kurie gali būti įterpti į nešiojamą elektroninę odą“, – siūlo Choi, kuris kartu su Kim pre ryžtingai sukūrė „protingą“ gyvybinių požymių stebėjimą.
Kita idėja, priduria jis, yra moduliniai lustai, įmontuoti į elektroniką, kuriuos vartotojai gali pasirinkti sukurti naudodami naujausią jutiklį ir procesoriaus „plytos“.
„Galime sukurti bendrą lustų platformą ir kiekvienas sluoksnis gali būti parduodamas atskirai kaip vaizdo žaidimas“, – sako Jeehwanas Kimas. „Galėtume sukurti įvairių tipų neuroninius tinklus, pavyzdžiui, vaizdo ar balso atpažinimui, ir leisti klientui pasirinkti, ko jis nori, ir pridėti prie esamo lusto, pavyzdžiui, LEGO.“
Šis tyrimas iš dalies parėmė Pietų Korėjos Prekybos, pramonės ir energetikos ministerija (MOTIE); Korėjos mokslo ir technologijų institutas (KIST); ir Samsung Global Research Outreach Program.
