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工程师打造“乐高模式”AI芯片,未来手机都不用换了?

via:凤凰网     time:2022/6/15 23:12:47     readed:53

站长之家(ChinaZ.com)消息 : 最近,麻省理工学院的工程师们最新设计出了一种类似乐高积木的可堆叠、可重新配置的人工智能芯片。

在未来,这种人工智能芯片让手机、智能手表以及其它可穿戴设备只要升级为最新的传感器和处理器,连接到设备的内部芯片上,就可以持续利用。简单的说,这种可重新配置的芯片可以使设备保持更新,不用换新的设备,同时减少电子垃圾产生。

工程师打造“乐高模式”AI芯片,未来手机都不用换了?

像乐高的AI芯片

该设计包括交替的传感和处理元件层。传统模块化芯片设计采用传统布线在层之间传递信号。这种复杂的连接很难切断和重新布线,使得这种可堆叠的设计不可重新配置。

麻省理工学院的设计使用光而不是物理导线,通过芯片传输信息。因此,芯片可以重新配置,可以更换或堆叠层,例如添加新的传感器或更新的处理器。

麻省理工学院工程师 Jihoon Kang介绍到,“你可以根据需要去添加计算层和传感器的数量,例如用于光、压力甚至气味的传感器。我们称其为类似乐高的可重构 AI 芯片,因为它根据层的组合具有无限的可扩展性。"

研究人员渴望将该设计应用于边缘计算设备——它们独立于任何中央或分布式资源,如超级计算机或基于云计的算运作。

“随着我们进入基于传感器网络的物联网时代,对多功能边缘计算设备的需求将急剧扩大,”麻省理工学院机械工程副教授"我们提出的硬件架构将在未来提供高度通用的边缘计算。"

该团队的研究结果发表在《自然电子》杂志(Nature Electronics)上。

该团队的设计目前主要应用于执行基本的图像识别任务。它通过分层的图像传感器、LED 和由人工突触(记忆电阻器阵列)制成的处理器来实现这一点。它们共同发挥物理神经网络的功能,或称"芯片上的大脑"。

它是通过由人工突触制成的图像传感器、LED 和处理器的分层实现的——该团队之前开发的记忆电阻器或"忆阻器"阵列,它们共同充当物理神经网络,或"脑控" ——一个芯片。"

每个阵列都可以训练成直接在芯片上处理和分类信号,而不需要外部软件或互联网连接。

在他们的新芯片设计中,研究人员将图像传感器与人工突触阵列配对。而传统的方法中,传感器的信号是通过物理线传递给处理器。研究团队在每个传感器和人工突触阵列之间创建了一个光学系统,以实现层之间的通信,而无需物理连接。

Hyunseok Kim 说:“传统芯片通过金属进行物理布线,这使得它们很难重新布线和重新设计,因此如果你想添加任何新功能,你需要制造一个新芯片。我们用光通信系统取代了物理线路连接,这让我们可以自由地以想要的方式堆叠和添加芯片。"

可堆叠的芯片

该团队制造了一个芯片,其计算核心尺寸约为4平方毫米。该芯片堆叠了三个图像识别"块",每个"块"包括一个图像传感器、光通信层和人工突触阵列,分别用字母M、I、T标记。然后,他们将随机字母的像素化图像照射到芯片上,并测量每个神经网络阵列产生的电流作为响应。(电流越大,图像是特定阵列被训练识别的字母的机会就越大。)

研究小组发现,芯片能够正确地对每个字母的清晰图像进行分类,但它不太能够区分模糊图像,例如 I 和 T。但是,研究人员能够快速更换芯片的处理层以获得更好的"去噪"处理器,并发现芯片能够准确地识别图像。

麻省理工学院博士后Min-Kyu Song指出:“我们展示了可堆叠性、可替换性以及在芯片中插入新功能的能力。"

研究人员计划为芯片增加更多的传感和处理能力,他们设想应用是无限的。

研究人员计划在芯片上增加更多的传感和处理能力,他们设想这种应用是无限的。

Choi表示,"我们可以在手机的摄像头上添加层,这样它就可以识别更复杂的图像,或者将这些图像制作成可以嵌入可穿戴电子皮肤的医疗检测器。"

他补充说,另一个想法是内置于电子产品中的模块化芯片,消费者可以选择用最新的传感器和处理器"积木"来构建。

“我们可以制作一个通用的芯片平台,每一层都可以像电子游戏一样单独出售,”Jeehwan Kim 说。"我们还可以制作不同类型的神经网络,比如用于图像或语音识别,如图像或语音识别,让客户选择他们想要的,并添加到现有的芯片上,就像乐高积木一样。"

这项研究得到了韩国贸易、工业和能源部 (MOTIE) 的部分支持;韩国科学技术研究院(KIST);和三星全球研究推广计划。

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