Ett team bestående av medlemmar från en mängd institutioner i Kina, en i Singapore och en i USA, har byggt ett hybridchip som kan styra en autonom cykel. I deras papper publicerad i tidskriften Natur , gruppen beskriver insatsen som ledde till chippet och hur bra det fungerade när det testades.
Inom modern datavetenskap, det finns två grundläggande typer av pågående forskning – den ena involverar den traditionella binära metoden – den andra handlar om att försöka få maskiner att bete sig som den mänskliga hjärnan. I de flesta fallen, de två tillvägagångssätten går inte riktigt ihop på grund av kommunikationssvårigheter mellan de två systemen. Men det kan förändras eftersom teamet som arbetar i Kina har hittat ett sätt att skapa inte bara ett sätt för två sådana system att kommunicera sömlöst, men att göra det på ett verkligt chip – ett som fungerar, vilket framgår av dess förmåga att styra en autonom cykel. De kallar det nya chippet Tianjic och det har vad de beskriver som en FCore-arkitektur. Tianjic har 156 FCores, alla talar binärt med varandra. Tillsammans kunde FCores utföra bearbetning med 40, 000 beräkningsenheter.
Eftersom chippet tillåter enkel kommunikation mellan dess nätverk, den kan använda fördelarna med båda typerna av dem - en nödvändighet för att hålla en cykel balanserad medan den rör sig längs en bana. Men chippet kunde göra mer än så – det kunde också undvika hinder och svara på muntliga kommandon.
Spännande nog, nätverken som kördes på chippet var väldigt olika – ett var baserat på att beräkna saker som avstånd och hastighet. En annan var baserad på spikkommunikation, en modell baserad på hur nervceller i hjärnan kommunicerar information och använder den för att bearbeta och reagera på verkliga förhållanden. Och objektdetektering utfördes av ytterligare ett nätverk – ett faltningsneuralt nätverk som liknade de som används i vissa kommersiella tillämpningar.
För att summera deras prestationer, forskarna lade till en annan intressant kommentar:de föreslår att skapandet av deras nya AI-chip sannolikt kommer att stimulera utvecklingen av artificiell allmän intelligens (AGI). AGI är en term som används för att beskriva artificiell intelligens som är i nivå med mänsklig intelligens.
© 2019 Science X Network
