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英特爾神經(jīng)擬態(tài)生態(tài)系統(tǒng)的最新研究進(jìn)展

h1654155282.3538 ? 來(lái)源:英特爾 ? 作者:英特爾 ? 2020-12-13 11:40 ? 次閱讀

近日,在英特爾研究院開(kāi)放日上,英特爾分享了英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)(INRC)的最新進(jìn)展。該社區(qū)自2018年成立以來(lái)發(fā)展迅速,現(xiàn)已擁有100多名成員。開(kāi)放日當(dāng)天,英特爾宣布,聯(lián)想、羅技、梅賽德斯-奔馳和機(jī)器視覺(jué)傳感器公司Prophesee加入INRC,共同探索神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算在商業(yè)用例上的價(jià)值。此外,得益于英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究測(cè)試芯片Loihi的計(jì)算能力,英特爾還概括介紹了英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)更多的研究成果。

英特爾神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室總監(jiān)Mike Davies 表示:

“短短兩年時(shí)間里,我們已經(jīng)形成了一個(gè)充滿活力的社區(qū),其中包括來(lái)自世界各地的數(shù)百名研究人員,神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算在計(jì)算效率、速度和智能功能方面帶來(lái)數(shù)量級(jí)提升的潛力讓他們深受鼓舞。我們第一次看到有越來(lái)越多證明這種潛力的場(chǎng)景出現(xiàn)。我們計(jì)劃與英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)的合作伙伴一起,在收獲的洞察基礎(chǔ)上,讓這一新生技術(shù)實(shí)現(xiàn)廣泛和顛覆性的商業(yè)應(yīng)用。”

英特爾認(rèn)為,沒(méi)有任何公司能夠憑借一己之力有效釋放神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的全部潛力,這也是他們之所以創(chuàng)建英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)的原因。通過(guò)與學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和政府領(lǐng)域的一些知名研究人員進(jìn)行合作,英特爾致力于解決神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算發(fā)展中的挑戰(zhàn),并在未來(lái)幾年內(nèi)將其從研究原型發(fā)展為能夠引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品

英特爾及其合作伙伴已經(jīng)展示了在現(xiàn)實(shí)世界邊緣用例中所實(shí)現(xiàn)的數(shù)量級(jí)提升,并且看到了在擴(kuò)展工作負(fù)載之后,解決更大的計(jì)算問(wèn)題所取得的早期進(jìn)展。隨著神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的不斷發(fā)展,英特爾和英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)還發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)擬態(tài)技術(shù)在現(xiàn)實(shí)世界中的各種潛在用例,例如:支持更高效且能夠自適應(yīng)的機(jī)器人技術(shù);在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中快速搜索相似的內(nèi)容;讓邊緣設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)做出復(fù)雜規(guī)劃和優(yōu)化決策等。聯(lián)想、羅技、梅賽德斯-奔馳和Prophesee的加入,以及英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)中現(xiàn)有的《財(cái)富》世界500強(qiáng)企業(yè)和政府實(shí)驗(yàn)室,證明神經(jīng)擬態(tài)技術(shù)正在穩(wěn)步成熟,將從學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室逐步走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

通過(guò)對(duì)英特爾神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)上的應(yīng)用進(jìn)行持續(xù)開(kāi)發(fā)、原型設(shè)計(jì)和測(cè)試,英特爾和英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)成員獲得了越來(lái)越多的成果,并顯示在各種工作負(fù)載中神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算都能帶來(lái)性能的一致性提升。現(xiàn)有的研究結(jié)果——例如模仿人類嗅覺(jué)系統(tǒng)、將基于事件的觸感引入機(jī)器人,結(jié)合英特爾研究院開(kāi)放日上所介紹的新基準(zhǔn),勾勒出一副新的圖景,即:神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算非常適合新興的、具有商業(yè)相關(guān)性的仿生智能負(fù)載。

英特爾研究院開(kāi)放日重點(diǎn)介紹的基準(zhǔn)更新包括:

語(yǔ)音命令識(shí)別:埃森哲測(cè)試了在英特爾Loihi芯片上識(shí)別語(yǔ)音命令的能力和在標(biāo)準(zhǔn)圖形處理單元(GPU)上識(shí)別語(yǔ)音命令的能力,發(fā)現(xiàn)Loihi不僅達(dá)到了和GPU類似的精度,而且能效提高1000倍以上、響應(yīng)速度快200毫秒。通過(guò)英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū),梅塞德斯-奔馳正在探索如何將這些結(jié)果應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)用例中,例如在汽車中加入新的語(yǔ)音交互命令。

手勢(shì)識(shí)別:傳統(tǒng)的AI可以很好地處理大數(shù)據(jù)并識(shí)別成千上萬(wàn)個(gè)案例的模式,但它很難識(shí)別人與人之間細(xì)微的差異——比如我們用于交流的手勢(shì)。埃森哲和英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)合作伙伴展示了Loihi在快速學(xué)習(xí)和識(shí)別個(gè)性化手勢(shì)方面取得的切實(shí)進(jìn)展。通過(guò)處理來(lái)自神經(jīng)擬態(tài)相機(jī)的信息,只需幾次曝光Loihi即可學(xué)習(xí)新手勢(shì)。這可以應(yīng)用于各種用例,例如與家庭中的智能產(chǎn)品進(jìn)行交互或在公共場(chǎng)所的非接觸式顯示。

圖像檢索:零售行業(yè)的研究人員評(píng)估了Loihi對(duì)基于圖像的產(chǎn)品搜索應(yīng)用。他們發(fā)現(xiàn),在保持相同精度水平的情況下,Loihi生成圖像特征向量的效率比傳統(tǒng)的中央處理單元(CPU)和GPU解決方案提升三倍多。這一結(jié)果是對(duì)英特爾今年早些時(shí)候發(fā)布的神經(jīng)擬態(tài)研究系統(tǒng)Pohoiki Springs的相似度搜索結(jié)果的補(bǔ)充,表明Loihi在百萬(wàn)幅圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索特征向量的速度比CPU快24倍,且能耗低30倍。

優(yōu)化和搜索:英特爾及其合作伙伴發(fā)現(xiàn),Loihi解決優(yōu)化和搜索問(wèn)題的效率比傳統(tǒng)CPU高1000倍、速度快100倍。優(yōu)化問(wèn)題,如約束滿足可以在邊緣端提供潛在價(jià)值,例如:讓無(wú)人機(jī)能夠?qū)崟r(shí)規(guī)劃并做出復(fù)雜的導(dǎo)航?jīng)Q策。同樣的問(wèn)題類型也可以擴(kuò)展到復(fù)雜的數(shù)據(jù)中心負(fù)載,完成協(xié)助列車調(diào)度和物流優(yōu)化等任務(wù)。

機(jī)器人技術(shù):羅格斯大學(xué)和代爾夫特理工大學(xué)的研究人員展示了在Loihi上運(yùn)行機(jī)器人導(dǎo)航以及微型無(wú)人機(jī)控制應(yīng)用的演示。代爾夫特理工大學(xué)的無(wú)人機(jī)使用一個(gè)包含35個(gè)神經(jīng)元,并且能演進(jìn)的脈沖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行光流著陸(optic flow landing),頻率超過(guò)250千赫茲。羅格斯大學(xué)發(fā)現(xiàn),其Loihi解決方案所需的功耗比傳統(tǒng)移動(dòng)GPU低75倍,而性能卻沒(méi)有任何下降。在11月于2020機(jī)器人學(xué)習(xí)大會(huì)上發(fā)布的報(bào)告中,羅格斯大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)Loihi可以成功學(xué)習(xí)諸多OpenAI Gym的任務(wù),其精度與深度行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)(Deep Actor Network)旗鼓相當(dāng),而能耗卻比移動(dòng)GPU解決方案降低了140倍。

此外,英特爾及其合作伙伴在英特爾研究院開(kāi)放日活動(dòng)上還展示了兩個(gè)使用最先進(jìn)技術(shù)的神經(jīng)擬態(tài)機(jī)器人演示。與蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員合作,英特爾展示了Loihi如何自適應(yīng)地控制水平跟蹤無(wú)人機(jī)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)最高可達(dá)20千赫茲的閉環(huán)速度以及200微秒的視覺(jué)處理延遲。與傳統(tǒng)解決方案相比,這意味著效率和速度都提高了1000倍。為了解決神經(jīng)擬態(tài)軟件集成問(wèn)題,英特爾和意大利理工學(xué)院(IIT)的研究人員在IIT的iCub機(jī)器人平臺(tái)上演示了多種認(rèn)知功能在Loihi上運(yùn)行,其中包括基于快速、小樣本學(xué)習(xí)(few-shot learning)的物體識(shí)別,對(duì)學(xué)習(xí)對(duì)象的空間感知,以及對(duì)人類互動(dòng)的實(shí)時(shí)決策。

隨著英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)的發(fā)展,英特爾將繼續(xù)對(duì)這個(gè)獨(dú)特的生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行投資,并與成員合作以提供技術(shù)支持,探索神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算可以在哪些方面解決現(xiàn)實(shí)中的各種問(wèn)題。此外,英特爾將繼續(xù)從英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)汲取經(jīng)驗(yàn),并將其運(yùn)用于公司即將發(fā)布的下一代神經(jīng)擬態(tài)研究芯片的研發(fā)中。
責(zé)任編輯人:CC

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