Chip inspirowany mózgiem wznosi się w niebo

Nie ma zbyt wiele miejsca między uszami, ale to, co tam jest, może zrobić wiele rzeczy, których komputer tej samej wielkości nigdy nie byłby w stanie. Twój mózg jest również znacznie bardziej wydajny energetycznie w interpretowaniu świata wizualnie lub rozumieniu mowy niż jakikolwiek inny system komputerowy.

Chip zamontowany pośrodku tego małego samolotu ma 576 neuronów krzemowych. Połączenia między tymi neuronami są ponownie okablowane w odpowiedzi na dane z czujników drona.

Właśnie dlatego laboratoria akademickie i korporacyjne eksperymentują z chipami neuromorficznymi modelowanymi na podstawie cech obserwowanych w mózgach. Te chipy mają sieci neuronów, które komunikują się za pomocą impulsów elektryczności (patrz Thinking in Silicon ). Mogą być znacznie bardziej energooszczędne niż konwencjonalne chipy, a niektóre mogą nawet automatycznie przeprogramować się, aby nauczyć się nowych umiejętności.

Teraz neuromorficzny chip został uwolniony z ławki laboratoryjnej i przetestowany w maleńkim samolocie, który waży mniej niż 100 gramów.

W eksperymencie prototypowy chip z 576 neuronami krzemowymi pobrał dane z czujników optycznych, ultradźwiękowych i podczerwieni samolotu podczas lotu między trzema różnymi pomieszczeniami.

Za pierwszym razem, gdy dron wleciał do każdego pokoju, unikalny wzór danych z czujników przychodzących ze ścian, mebli i innych przedmiotów spowodował wzór aktywności elektrycznej w neuronach, którego chip nigdy wcześniej nie doświadczył. To skłoniło go do zgłoszenia, że ​​znajduje się w nowej przestrzeni, a także spowodowało zmianę sposobu, w jaki jego neurony są ze sobą połączone, w prymitywnej imitacji uczenia się w prawdziwym mózgu. Zmiany te spowodowały, że gdy następnym razem statek wszedł do tego samego pomieszczenia, rozpoznał go i zasygnalizował jako taki.

Zaangażowany chip nie jest jeszcze gotowy do praktycznego zastosowania, ale test oferuje empiryczne wsparcie dla pomysłów, które motywowały badania nad chipami neuromorficznymi, mówi Narayan Srinivasa, który kieruje HRL Centrum Systemów Neuronowych i Emergent . To pokazuje, że można uczyć się dosłownie w locie, przy bardzo ścisłych ograniczeniach dotyczących rozmiaru, wagi i mocy.

Dron, specjalnie zbudowany do testów przez firmę produkującą drony Środowisko lotnicze , z siedzibą w Monrovii w Kalifornii, ma sześć cali kwadratowych, 1,5 cala wysokości i waży tylko 93 gramy, łącznie z baterią. Czip HRL stanowił zaledwie 18 gramów wagi statku i zużywał tylko 50 miliwatów mocy. To nie wystarczyłoby, aby konwencjonalny komputer uruchomił oprogramowanie, które mogłoby nauczyć się rozpoznawać pomieszczenia, mówi Srinivasa.

Test w locie był wyzwaniem postawionym przez agencję badawczą Pentagonu DARPA w ramach projekt w ramach którego sfinansował HRL, IBM i inne prace nad chipami neuromorficznymi. Jedną z motywacji jest nadzieja, że ​​neuromorficzne chipy mogą umożliwić dronom wojskowym samodzielne odczytywanie danych wideo i czujników, zamiast konieczności ciągłego przesyłania ich na Ziemię w celu analizy przez komputery lub ludzi.

Prototypy wykonane w ramach programu DARPA – podobnie jak HRL – przyniosły obiecujące wyniki, ale wiele pracy pozostaje, zanim taka technologia będzie mogła wykonać użyteczną pracę, mówi Vishal Saxena, adiunkt praca na chipach neuromorficznych na Uniwersytecie Stanowym w Boise. Największym wyzwaniem jest określenie, jakie będą aplikacje i opracowanie solidnych algorytmów, mówi.

Badacze zmagają się również ze scenariuszem kurczaka i jajka, w którym chipy są opracowywane bez większego pojęcia o tym, jakie algorytmy będą uruchamiać, a algorytmy są pisane bez dokładnego pomysłu na to, jakie projekty chipów zostaną ustalone. Jednocześnie neuronaukowcy wciąż odkrywają nowe rzeczy na temat sposobu, w jaki sieci prawdziwych komórek mózgowych działają na informacje. Jak mówi Saxena, jest dużo pracy do wykonania wspólnie między ekspertami od obwodów i algorytmów a społecznością neuronaukową.

Mimo to właściciele HRL, GM i Boeing, już zastanawiają się, w jaki sposób mogliby skomercjalizować tę technologię, mówi Srinivasa. Jedną z opcji mogłoby być wykorzystanie chipów neuromorficznych do wbudowania pewnego stopnia inteligencji w czujniki coraz częściej spotykane w samochodach, samolotach i innych systemach.

ukryć