الوجبات الجاهزة الرئيسية
- يمكن أن تساعد الشرائح القائمة على بنية الدماغ البشري في جعل الأدوات أكثر ذكاءً وكفاءة في استخدام الطاقة.
- أعلنت شركة BrainChip مؤخرًا عن معالج الشبكات العصبية Akida.
- تستخدم مرسيدس معالج BrainChip في سيارتها الاختبارية الجديدة Mercedes Vision EQXX ، والتي تم الترويج لها على أنها "أكثر سيارات مرسيدس-بنز كفاءة على الإطلاق."
يمكن تشغيل جيل جديد من الهواتف الذكية والأدوات الأخرى بواسطة شرائح مصممة للعمل كعقلك.
أعلنت شركة BrainChip مؤخرًا عن معالج الشبكات العصبية Akida. يستخدم المعالج شرائح مستوحاة من الطبيعة المتصاعدة للدماغ البشري. إنه جزء من جهد متزايد لتسويق الرقائق على أساس الهياكل العصبية البشرية.
الجيل الجديد من الرقائق يمكن أن يعني "قدرة معالجة شبكة عصبية أكثر عمقًا في المستقبل على الأجهزة المحمولة ، على سبيل المثال ، الهواتف الذكية والرفاق الرقميين والساعات الذكية والمراقبة الصحية والمركبات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار" ، فيشال ساكسينا ، أستاذ قال قسم الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر في جامعة ديلاوير لـ Lifewire في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.
العقول على رقاقة
يقول BrainChip إن اللوحات الجديدة يمكن أن تساعد في الدخول في حقبة جديدة من الذكاء الاصطناعي عن بُعد ، والمعروف أيضًا باسم الحوسبة المتطورة ، نظرًا لأدائها وأمانها ومتطلبات الطاقة المنخفضة.
من خلال محاكاة معالجة الدماغ ، تستخدم BrainChip بنية معالجة خاصة تسمى Akida ، وهي قابلة للتطوير ومرنة لتلبية متطلبات الأجهزة المتطورة.عند الحافة ، يتم تحليل مدخلات المستشعر عند نقطة الاستحواذ وليس من خلال الإرسال عبر السحابة إلى مركز البيانات.
"أنا متحمس لأن الناس سيتمكنون أخيرًا من الاستمتاع بعالم يلتقي فيه الذكاء الاصطناعي بإنترنت الأشياء ،" قال شون هيهير ، الرئيس التنفيذي لشركة BrainChip ، في البيان الصحفي. "لقد عملنا على تطوير تقنية Akida الخاصة بنا لأكثر من عقد من الزمان ، ومع التوافر التجاري الكامل لجهاز AKD1000 الخاص بنا ، نحن مستعدون للتنفيذ الكامل لرؤيتنا. التقنيات الأخرى ببساطة ليست قادرة على التعلم الذاتي التدريجي بشكل فائق - استهلاك منخفض للطاقة يمكن أن توفره حلول BrainChip."
مرسيدس
تستخدم مرسيدس معالج BrainChip في سيارتها الاختبارية الجديدة Mercedes Vision EQXX ، والتي تم الترويج لها على أنها "أكثر سيارات مرسيدس-بنز كفاءة على الإطلاق". تشتمل السيارة على الحوسبة العصبية للمساعدة في تقليل استهلاك الطاقة وتوسيع نطاق السيارة.تسمح شريحة Akida neuromorphic من BrainChip باكتشاف الكلمات الرئيسية داخل المقصورة بدلاً من استخدام نقل البيانات المتعطش للطاقة لمعالجة التعليمات.
إحدى الميزات المهمة للرقائق المصممة مثل الدماغ ، والتي تسمى أيضًا التصميم العصبي ، هي توفير الطاقة المحتمل. قال ساكسينا إنه على الرغم من أن الباحثين لا يفهمون سوى القليل جدًا عن أساس الإدراك ، فإن الدماغ البشري يستهلك فقط حوالي 20 واط من الطاقة.
"هذا يرجع إلى حقيقة أن الدماغ يؤدي" في حوسبة الذاكرة "والتواصل باستخدام طفرات بأسلوب يحركها الحدث ، حيث يتم استهلاك الطاقة فقط عند انبعاث ارتفاع".
رقائق Neuromorphic مناسبة تمامًا للمهام التي تتطلب معالجًا كثيفًا مثل أجهزة الكمبيوتر ذات الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق لأنها تستخدم طاقة أقل بكثير. قال ساكسينا إن الرقائق يمكن أن تكون مفيدة أيضًا للأجهزة المتطورة مثل الهواتف الذكية حيث تكون طاقة البطارية محدودة.
العقول رقاقة المستقبل
BrainChip هي واحدة من العديد من الشركات الناشئة التي تركز على الرقائق المستوحاة من الدماغ ، والتي تسمى التصميم العصبي ، بما في ذلك SynSense و GrAI Matter Labs. إنتل تعمل على شريحة Loihi neuromorphic الخاصة بها ، لكنها ليست متاحة للشراء بعد.
مجموعة الأبحاث الدولية IMEC في بلجيكا تطور شبكات عصبية لتطوير أجهزة صوت ورادار وكاميرات أفضل تتفاعل مع أحداث معينة.
تقدمالرقائق العصبية "القدرة على التعلم عبر الإنترنت ، مما يجعل أنظمة الاستشعار تتكيف مع اختلافات العالم الحقيقي (فكر في تغيير ظروف الإضاءة للكاميرات أو الاختلافات من شخص لآخر للأجهزة القابلة للارتداء) ،" Ilja Ocket ، مدير البرنامج في IMEC ، أخبر Lifewire في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.
يمكن أن تسمح الرقائق ذات الأشكال العصبية أيضًا لأجهزة الكمبيوتر بالرؤية مثل البشر. يقوم المتنبئ بتطبيق تقنيات الشكل العصبي لمعالجة الرؤية. يُطلق على نهج الشركة الرؤية المستندة إلى الحدث ، والتي تلتقط وتعالج فقط المعلومات التي تتغير في مشهد مثلما يفعل البشر بدلاً من التدفق المستمر للبيانات للمواقع بأكملها التي تستخدمها الكاميرات التقليدية.
يمكن لرقائق Neuromorphic أن تتيح يومًا ما أجهزة استشعار أكثر ذكاءً في الأجهزة مثل الأجهزة القابلة للارتداء ، وسماعات الرأس AR / VR ، والروبوتات الشخصية ، وسيارات الأجرة الآلية ، كما قال Ocket. يمكن أن تؤدي الرقائق الجديدة مهام الذكاء الاصطناعي المحلية للتعلم من البيئات المحلية والمتغيرة والتكيف معها.
وأضاف"كل هذا دون الحاجة إلى الاتصال السحابي ، وبالتالي تمكين الخصوصية المضمنة".
