Представьте себе более устойчивое будущее, в котором сотовые телефоны, умные часы и другие носимые устройства не нужно откладывать на полку или выбрасывать в пользу более новой модели. Вместо этого их можно было бы модернизировать с помощью новейших датчиков и процессоров, которые подключались бы к внутреннему чипу устройства — как кубики LEGO, встроенные в существующую сборку. Такое реконфигурируемое микропроцессорное ПО могло бы поддерживать устройства в актуальном состоянии, сокращая наши электронные отходы.

Теперь инженеры Массачусетского технологического института сделали шаг к этому модульному видению, создав похожий на LEGO дизайн для штабелируемого реконфигурируемого чипа искусственного интеллекта.

Конструкция включает чередующиеся слои чувствительных и обрабатывающих элементов, а также светоизлучающие диоды (LED), которые обеспечивают оптическую связь между слоями чипа. В других конструкциях модульных микросхем для передачи сигналов между уровнями используется обычная проводка. Такие сложные соединения трудно, если вообще возможно, разорвать и перемонтировать, что делает такие наращиваемые конструкции нереконфигурируемыми.

В конструкции MIT для передачи информации через чип используется свет, а не физические провода. Таким образом, чип можно реконфигурировать, заменяя слои или накладывая их друг на друга, например, для добавления новых датчиков или обновленных процессоров.

«Вы можете добавить столько вычислительных слоев и датчиков, сколько захотите, например, для света, давления и даже запаха», — говорит постдоктор Массачусетского технологического института Джихун Кан. «Мы называем это реконфигурируемым ИИ-чипом, подобным LEGO, потому что он имеет неограниченные возможности расширения в зависимости от комбинации слоев».

Исследователи стремятся применить этот дизайн к периферийным вычислительным устройствам — самодостаточным датчикам и другой электронике, которая работает независимо от любых центральных или распределенных ресурсов, таких как суперкомпьютеры или облачные вычисления.

«По мере того, как мы вступаем в эру Интернета вещей, основанного на сенсорных сетях, спрос на многофункциональные устройства для периферийных вычислений будет резко расти», — говорит Джихван Ким, доцент кафедры машиностроения Массачусетского технологического института. «Предлагаемая нами аппаратная архитектура обеспечит высокую универсальность граничных вычислений в будущем».

Результаты команды опубликованы в Nature Electronics.

Освещение пути

Дизайн команды в настоящее время сконфигурирован для выполнения основных задач распознавания изображений. Он делает это с помощью наслоения датчиков изображения, светодиодов и процессоров, сделанных из искусственных синапсов — массивов резисторов памяти, или «мемристоров», которые ранее разработала команда , которые вместе функционируют как физическая нейронная сеть, или «мозг-на-мозге».» Каждый массив можно обучить обрабатывать и классифицировать сигналы непосредственно на чипе, без необходимости использования внешнего программного обеспечения или подключения к Интернету.

В своем новом дизайне чипа исследователи соединили датчики изображения с массивами искусственных синапсов, каждый из которых они научили распознавать определенные буквы — в данном случае М, И и Т. Процессор через физические провода, команда вместо этого изготовила оптическую систему между каждым датчиком и массивом искусственных синапсов, чтобы обеспечить связь между слоями, не требуя физического соединения.

«Другие чипы физически соединены металлом, что затрудняет их переделку и переделку, поэтому вам придется делать новый чип, если вы хотите добавить какую-либо новую функцию», — говорит постдоктор Массачусетского технологического института Хюнсок Ким. «Мы заменили это физическое проводное соединение системой оптической связи, которая дает нам свободу складывать и добавлять чипы так, как мы хотим».

Система оптической связи команды состоит из парных фотодетекторов и светодиодов, каждый из которых имеет крошечные пиксели. Фотодетекторы представляют собой датчик изображения для приема данных, а светодиоды — для передачи данных на следующий слой. Когда сигнал (например, изображение буквы) достигает датчика изображения, световой рисунок изображения кодирует определенную конфигурацию светодиодных пикселей, которые, в свою очередь, стимулируют другой слой фотодетекторов вместе с искусственным массивом синапсов, который классифицирует сигнал на основе на схеме и силе входящего светодиодного света.

Укладка

Команда изготовила один чип с вычислительным ядром размером около 4 квадратных миллиметров, или размером с кусочек конфетти. Чип состоит из трех «блоков» распознавания изображений, каждый из которых состоит из датчика изображения, уровня оптической связи и массива искусственных синапсов для классификации одной из трех букв, М, И или Т. Затем они освещали пикселизированное изображение случайных букв на чип и измерял электрический ток , который в ответ производил каждый массив нейронных сетей. (Чем больше ток, тем выше вероятность того, что изображение действительно является буквой, которую данный массив обучен распознавать.)

Команда обнаружила, что чип правильно классифицировал четкие изображения каждой буквы, но был менее способен различать размытые изображения, например, между I и T. Однако исследователи смогли быстро заменить слой обработки чипа на лучший. процессор шумоподавления, и нашел чип, после чего точно идентифицировал изображения.

«Мы продемонстрировали стекируемость, заменяемость и возможность вставлять в чип новую функцию», — отмечает постдоктор Массачусетского технологического института Мин-Кью Сонг.

Исследователи планируют добавить в чип дополнительные возможности распознавания и обработки, и они предполагают, что приложения будут безграничными.

«Мы можем добавлять слои в камеру мобильного телефона, чтобы она могла распознавать более сложные изображения, или превращать их в медицинские мониторы, которые можно встроить в носимую электронную кожу», — предлагает Чой, который вместе с Ким ранее разработал «умную» кожу для мониторинга жизненно важных функций.

Еще одна идея, добавляет он, заключается в модульных чипах, встроенных в электронику, которые потребители могут выбрать для сборки с новейшими сенсорными и процессорными «кирпичиками».

«Мы можем создать общую платформу для чипов, и каждый слой можно будет продавать отдельно, как видеоигру», — говорит Джихван Ким. «Мы могли бы создавать разные типы нейронных сетей, например, для распознавания изображений или голоса, и позволять покупателю выбирать то, что он хочет, и добавлять его к существующему чипу, такому как LEGO».