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未來努力的方向將會是利用人工智能計算技術

IEEE電氣電子工程師 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-10-30 10:15 ? 次閱讀
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為了在吸引大家關注的 5G 網(wǎng)絡和物聯(lián)網(wǎng)等設備上實現(xiàn)邊緣計算(靠近數(shù)據(jù)源頭一側的運算),需要在微型設備上部署最夠多的計算力。

為實現(xiàn)這一想法,未來努力的方向將會是利用人工智能AI)計算技術——也可以稱作“邊緣 AI”。雖然有些人關心技術專家如何能把超出傳統(tǒng)計算能力的 AI 應用于微型設備上——有些人正在絞盡腦力,不知道哪個國家將在這個新領域占據(jù)優(yōu)勢——但實際上這項技術還處于早期研發(fā)階段。

圖 | 單個硅梁(紅色部分),與其驅動電極(黃色部分)和讀寫電極(綠色和藍色部分)一起,使得微機電系統(tǒng)擁有非平凡計算能力。(圖源:Guillaume Dion)

不過這種所謂的“早期階段”出現(xiàn)了一點變化。位于加拿大魁北克省的舍布魯克大學的研究人員已經(jīng)設法為微機電系統(tǒng)(MEMS)設備配置了一種人工智能,標志著歷史上首次在微機電系統(tǒng)設備中植入 AI。

實驗的結果是在微機電系統(tǒng)中實現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)計算,就像是在微型設備上模擬人類大腦的運行。這種組合使得設備可以在自身上處理數(shù)據(jù),從而改善邊緣計算的前景。

“去年我們已經(jīng)寫了一篇論文,從理論上論證了微機電系統(tǒng) AI 的可能性,”論文的合著者舍布魯克大學教授 Julien Sylvestre 詳細介紹了這一進展。“我們最新的突破說明我們可以在實驗室中制作出這種設備。”

研究人員在他們發(fā)表于《Journal of Applied Physics》描述了在微機電系統(tǒng)中實現(xiàn)的 AI 方法,他們稱之為“儲備池計算(Reservoir computing)”。Sylvestre 教授解釋說,為了理解儲備池計算,需要了解一些關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡如何運作的知識。這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡通過輸入層獲取數(shù)據(jù),經(jīng)過包含多個稱為神經(jīng)元的計算單元的隱藏層對數(shù)據(jù)進行變換,然后在輸出層中輸出最終結果。儲備池計算最常用于時間依賴的數(shù)據(jù)(而圖像等輸入數(shù)據(jù)是靜態(tài)的,不是時間依賴數(shù)據(jù))。

因此,儲備池計算使用由時間依賴輸入驅動的動態(tài)系統(tǒng)。動態(tài)系統(tǒng)一般選擇相對復雜的系統(tǒng),它對輸入的響應可能與輸入本身完全不同。

此外,選擇具有多個自由度響應輸入的系統(tǒng)。這樣的話,輸入被“映射”到高維空間,每個維度對應于一個自由度。這樣會創(chuàng)造很多信息的“豐富性”,也意味著輸入有許多不同的變換。

“儲備池計算所使用的特殊技巧是將所有維度線性組合,在給定輸入的條件下,獲得與我們期望計算機輸出相一致的輸出,”Sylvestre 說。“這就是我們所說的‘訓練’儲備池計算的過程。與其他 AI 方法不同,線性組合的計算非常簡單,人們會嘗試修改動態(tài)系統(tǒng)的內(nèi)部機制來獲得期望的輸出。”

在大多數(shù)儲備池計算系統(tǒng)中,動態(tài)系統(tǒng)是軟件。在這項工作中,動態(tài)系統(tǒng)就是微機電系統(tǒng)器件本身。為了實現(xiàn)這種動態(tài)系統(tǒng),該設備用到了非線性動力學——硅梁在非常薄的時候會在空間中振蕩,這些振蕩會產(chǎn)生一種神經(jīng)網(wǎng)絡,能夠將輸入信號映射到神經(jīng)網(wǎng)絡運算所需要的更高維空間。

Sylvestre 解釋說,修改微機電系統(tǒng)器件的內(nèi)部工作原理很難,但在儲備池計算中(修改內(nèi)部工作原理)并非必需,這就是他們使用硅梁振動方法在微機電系統(tǒng)中實現(xiàn) AI 的原因。

“我們的工作表明,可以利用微機電系統(tǒng)中的非線性資源實現(xiàn) AI 能力,”Sylvestre 說。“這是一種創(chuàng)造人工智能設備的新方法,它可以將設備做到小巧而高效。”

根據(jù) Sylvestre 的說法,很難將這種微機電系統(tǒng)設備的處理能力與臺式計算機等進行比較。“計算機與我們的微型設備工作方式截然不同,”他解釋說。“計算機很大并且消耗大量功率(達到數(shù)十瓦),而我們的微機電系統(tǒng)設備甚至可以制作在人類的頭發(fā)絲上,以微瓦的功率就可以運行。盡管消耗的功率很少,但是這種微型設備仍然可以做一些很有趣的工作,比如對某些口語詞匯分類——這項任務可能會使用相當于臺式計算機 10%的資源。”

據(jù) Sylvestre 稱,這種配備 AI 的微機電系統(tǒng)的一種可能的應用是加速度計微機電系統(tǒng),其中設備收集的所有數(shù)據(jù)都在設備內(nèi)處理,而無需將數(shù)據(jù)發(fā)送回計算機。

雖然研究人員還沒有關注它們?nèi)绾螢檫@些微型設備供電,但是可以假設這些設備在不需要電池的情況下運行在能量采集器上。考慮到這一點,研究人員正在尋求將他們的人工智能微機電系統(tǒng)應用在傳感器機器人控制等應用上。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:邊緣計算重大進展:人類首次將AI植入于微機電系統(tǒng)設備

文章出處:【微信號:IEEE_China,微信公眾號:IEEE電氣電子工程師】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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