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北邮在线:全球首款异构融合类脑芯片,实现自行车无人驾驶

时间:2019-08-20
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有一辆自行车带着普遍的人工智能的希望,登上最新一期的自然保护。

它的大脑是由清华大学开发的大脑般的芯片“天体机器”,让自行车真正实现了自己。

虽然人民共和国成立后不允许改进,但人工智能(AGI)一直是人类追求的理想。

实现理想的方式大致可分为两种:

一个是计算机科学导向,另一个是神经科学导向。

自行车背后的“天极”脑袋是清华团队,它以微妙的方式结合了这两种截然不同的想法。

这也是中国芯片,第一次登上大自然。

计算机科学的定位和神经科学的定位,这两种开发通用人工智能的方法各有优缺点,但它们都代表了人脑处理信息模型的一部分。

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阻碍通用人工智能发展的一个原因是公式和编码方案之间存在根本区别。当然,它取决于不同的平台,并且这些平台难以兼容。

天空机器旨在解决这个问题。

研究小组提出了一种异构地融合这两种解决方案的架构,并在这种架构上开发了一种天极芯片。

Celestial芯片采用多核架构,具有多个高度可重新配置的功能核心,支持机器学习算法和类似大脑的电路。

其核心是脉冲神经网络(SNN)和人工神经网络(ANN)的融合。

SNN模拟生物神经元,是最具生物学解释的人工神经网络。 ANN是从信息处理的角度对人脑神经网络的抽象。众所周知的神经网络如CNN和RNN属于ANN。

ANN和SNN之间的最大区别在于ANN使用精确的多位值处理信息,而SNN使用二进制尖峰序列来处理信息。

为了在一个平台上实现两个模型,需要将尖峰表示为数字序列(1或0)以与数字编码格式的ANN兼容。

此外,还有其他几个关键点。首先,SNN在时空域中运行并且需要在一段时间内记住历史膜电位和尖峰模式,而ANN在中间累积加权激活并刷新每个周期中的信息。

其次,SNN计算包括膜电位积分,阈值交叉和电位复位,而ANN主要与乘法累加(MAC)运算和激活变换相关联。

此外,SNN中尖峰模式的处理需要一个位可编程存储器和一个额外的高精度存储器来存储膜电位,发射阈值和不应期,而ANN只需要使用字节存储器进行有源存储和转换。

具体的解决方案是研究人员构建了一个跨范式的神经元程序,并设计了一个统一的功能核心(FCore)。每个功能核心包括轴突,突触,树突,细胞体和神经路由器构建块。

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