Key Takeaways
- Chips, die auf der Architektur des menschlichen Gehirns basieren, könnten dazu beitragen, Geräte intelligenter und energieeffizienter zu machen.
- BrainChip hat kürzlich seinen neuralen Netzwerkprozessor Akida angekündigt.
- Mercedes verwendet den BrainChip-Prozessor in seinem neuen Konzeptfahrzeug Mercedes Vision EQXX, das als "der effizienteste Mercedes-Benz aller Zeiten" angepriesen wird.
Eine neue Generation von Smartphones und anderen Geräten könnte von Chips angetrieben werden, die so konzipiert sind, dass sie wie Ihr Gehirn funktionieren.
BrainChip hat kürzlich seinen neuralen Netzwerkprozessor Akida angekündigt. Der Prozessor verwendet Chips, die von der Spiking-Natur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Es ist Teil einer wachsenden Anstrengung, Chips zu kommerzialisieren, die auf menschlichen neuralen Strukturen basieren.
Die neue Generation von Chips könnte "in Zukunft mehr tiefe neuronale Netzwerkverarbeitungsfähigkeiten auf tragbaren Geräten, z. B. Smartphones, digitalen Begleitern, Smartwatches, Gesundheitsüberwachung, autonomen Fahrzeugen und Drohnen" bedeuten, sagte Vishal Saxena, Professor für gegenüber Elektro- und Computertechnik an der University of Delaware gegenüber Lifewire in einem E-Mail-Interview.
Gehirne auf einem Chip
BrainChip sagt, dass die neuen Boards aufgrund ihrer Leistung, Sicherheit und ihres geringen Stromverbrauchs dazu beitragen könnten, eine neue Ära der Remote-KI einzuleiten, die auch als Edge-Computing bekannt ist.
Indem BrainChip die Gehirnverarbeitung nachahmt, verwendet es eine proprietäre Verarbeitungsarchitektur namens Akida, die sowohl skalierbar als auch flexibel ist, um die Anforderungen in Edge-Geräten zu erfüllen. Am Rand werden Sensoreingaben am Erfassungspunkt analysiert und nicht durch Übertragung über die Cloud an ein Rechenzentrum.
"Ich freue mich, dass die Menschen endlich eine Welt genießen können, in der KI auf das Internet der Dinge trifft", sagte Sean Hehir, CEO von BrainChip, in der Pressemitteilung. „Wir haben mehr als ein Jahrzehnt an der Entwicklung unserer Akida-Technologie gearbeitet, und mit der vollständigen kommerziellen Verfügbarkeit unseres AKD1000 sind wir bereit, unsere Vision vollständig umzusetzen. Andere Technologien sind einfach nicht in der Lage, autonomes, inkrementelles Lernen bei Ultra zu ermöglichen -niedriger Stromverbrauch, den die Lösungen von BrainChip bieten können."
Mercedes
Mercedes verwendet den BrainChip-Prozessor in seinem neuen Konzeptauto Mercedes Vision EQXX, das als "der effizienteste jemals gebaute Mercedes-Benz" angepriesen wird. Das Fahrzeug enthält neuromorphes Computing, um den Stromverbrauch zu senken und die Reichweite des Fahrzeugs zu vergrößern. Der neuromorphe Akida-Chip von BrainChip ermöglicht das Erkennen von Schlüsselwörtern in der Kabine, anstatt die leistungshungrige Datenübertragung zur Verarbeitung von Anweisungen zu verwenden.
Ein wesentlicher Vorteil von Chips, die wie ein Gehirn konstruiert sind, auch als neuromorphes Design bezeichnet, ist die potenzielle Energieeinsparung. Obwohl Forscher sehr wenig über die Grundlagen der Kognition verstehen, verbraucht ein menschliches Gehirn nur etwa 20 Watt Energie, sagte Saxena.
"Dies liegt an der Tatsache, dass das Gehirn 'In-Memory-Computing' und Kommunikation unter Verwendung von Spikes auf ereignisgesteuerte Weise durchführt, wobei Energie nur verbraucht wird, wenn ein Spike emittiert wird", fügte er hinzu.
Neuromorphe Chips eignen sich gut für prozessorintensive Aufgaben wie Deep-Learning-KI-Computer, da sie viel weniger Strom verbrauchen. Die Chips könnten auch für Edge-Geräte wie Smartphones hilfreich sein, bei denen die Batterieleistung begrenzt ist, sagte Saxena.
Chip-Gehirne der Zukunft
BrainChip ist eines von vielen Start-ups, die sich auf vom Gehirn inspirierte Chips konzentrieren, die als neuromorphes Design bezeichnet werden, darunter SynSense und GrAI Matter Labs. Intel arbeitet an seinem neuromorphen Loihi-Chip, der jedoch noch nicht erhältlich ist.
Die internationale Forschungsgruppe IMEC in Belgien entwickelt neuronale Netze, um bessere Audiogeräte, Radar und Kameras zu entwickeln, die auf bestimmte Ereignisse reagieren.
Neuronale Chips bieten "die Möglichkeit des Online-Lernens, wodurch Sensorsysteme an reale Variationen angepasst werden können (denken Sie an sich ändernde Lichtbedingungen für Kameras oder Variationen von Person zu Person für Wearables)," Ilja Ocket, a Programm-Manager bei IMEC, sagte Lifewire in einem E-Mail-Interview.
Neuromorphe Chips könnten es Computern auch ermöglichen, wie Menschen zu sehen. Prophesee wendet neuromorphe Techniken auf die Bildverarbeitung an. Der Ansatz des Unternehmens heißt ereignisbasierte Vision, die nur Informationen erfasst und verarbeitet, die sich in einer Szene ändern, wie es Menschen tun, anstatt einen kontinuierlichen Datenstrom für die gesamten Standorte, die herkömmliche Kameras verwenden.
Neuromorphe Chips könnten eines Tages intelligentere Sensoren in Geräten wie Smart Wearables, AR/VR-Headsets, persönlichen Robotern und Robotertaxis ermöglichen, sagte Ocket. Die neuen Chips könnten lokale KI-Aufgaben ausführen, um von lokalen und sich ändernden Umgebungen zu lernen und sich an diese anzupassen.
"All dies ohne die Notwendigkeit einer Cloud-Kommunikation, wodurch ein integrierter Datenschutz ermöglicht wird", fügte er hinzu.
