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類腦智能,從發(fā)展起源到落地應用!芯片功耗更小、成本更低……

Carol Li ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:李彎彎 ? 2022-01-08 07:38 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/李彎彎)類腦技術作為下一代人工智能,從出現(xiàn)到現(xiàn)在已經(jīng)二三十年歷史,目前歐美中各國都已經(jīng)開始投入研究。為什么對于未來發(fā)展來說,類腦技術很重要,目前的發(fā)展情況如何,時識科技創(chuàng)始人兼CEO喬寧在此前一個論壇上做了詳細分享。

類腦技術的發(fā)展歷史

類腦技術的出現(xiàn)距今已有二三十年歷史,該技術最早起源于八十年代的美國,當時知名的教授Carve Mead和她的同事,一位生物學家和一位化學鍵,通過半導體晶體管,模仿神經(jīng)元的形態(tài),進而理解生物大腦的工作機制。


后來Carve 的學生Misha Mahowald進一步細化,研究視網(wǎng)膜神經(jīng)元的形態(tài)和腦皮層的形態(tài)。在1990年到1995年之間,美國正好要在蘇黎世大學和蘇黎聯(lián)邦理工成立一個研究所,Carve Mead的六位學生便從美國去到蘇黎世,這個技術流派也從美國流到了歐洲。


蘇黎世是類腦技術的高地,目前整個行業(yè)的發(fā)展基本都是從蘇黎世起步的,2003年左右歐美各國開始推行這項技術,中國稍微晚一點,大概在2010年開始發(fā)起自己的類腦研究計劃,并被列入十三五、十四五規(guī)劃中,占據(jù)重要的位置。

為什么各國都要研究類腦智能

為什么歐美以及中國都要研究類腦技術,喬寧博士對此做了詳細解釋,他說,“在地球上,最強的智慧就是人類這種智能生物了,人體雖然不完美,但是在很多方面卻遠遠強于目前計算機的計算架構體系。”

其中很大一個很大的特點,人腦只有20W的功耗,卻能支撐人們完成巨大的思維、行動等工作,20W的功耗低到什么程度呢,他指著會議室頂上一個吊燈說,“這一個燈的功耗可能都不只20W。”不只是人類,其他生物的功耗也比現(xiàn)在人工智能的功耗低,比如一只小鳥的大腦,只有50mW的功耗,相當于一個5號電池能驅動設備工作幾天時間,而小鳥卻可以在叢林里以每小時幾百公里的速度飛行,遠遠快于目前無人機的速度。

再比如蜜蜂的大腦,只有100萬個神經(jīng)元,0.1mW的功耗,相當于一個紐扣電池可以驅動幾個月的時間,做連續(xù)不斷的動作,這些都是現(xiàn)在的人工智能所不能實現(xiàn)的。蜜蜂只有100個神經(jīng)元,而現(xiàn)在所有AI算法,任何一個模型參數(shù)都要大于100萬,而從蜜蜂的例子可以看到,100萬這么小規(guī)模實際上已經(jīng)可以完成很多工作。這就是生物智能,與傳統(tǒng)人工智能之間一個很大的差別。

類腦智能是一個全新的賽道

之前基于深度學習的人工智能,包括很多公司研究的存算一體、近存計算等方案,基本上是在器件層面、Memory讀取方面進行改進。類腦技術是一個全新的賽道,從芯片的算法、到架構、芯片的工作機制、應用等都是全新的。


怎么理解呢?喬寧這樣解釋,“我們?nèi)四X里面沒有時鐘,是一個完全被動式的系統(tǒng),只有當有數(shù)據(jù)的時候,它才會進行運算,每個神經(jīng)元都并行分布,每個神經(jīng)元的狀態(tài)更新,一定是受到了一個脈沖的刺激,它才會做運算,因此類腦計算系統(tǒng),也是一個被動式的系統(tǒng)。”

類腦計算實際上會更趨近于通用智能和強智能,它更適用于多模態(tài)信息的處理,因為生物本就很適合,基于多模態(tài)的傳感信息來做端側的推理,對環(huán)境進行感應和交互。


Yole 2019年發(fā)布的行業(yè)報告顯示,從2020年開始的后一個十年,我們會進入機器人的時代,包括無人機、智能駕艙、智能駕駛等。這些設備的特點是,獨立供電,由電池驅動,并且會攜帶大量的傳感器,需要做復雜的多模態(tài)傳感信息的處理,與環(huán)境和人進行交互,這已經(jīng)與生物對環(huán)境的生存適應很類似了。喬寧認為,這些類型的場景,很適合采用類腦計算的方案。

另外還有人體植入式的場景,比如,需要做人體增強,腦電、心電、肌電信號分析。因為人體對溫度特別敏感,就比如我們發(fā)燒的時候,高一度兩、度就很難受,所以植入式的設備,一定要是一個有算力,但有沒有發(fā)熱量的處理器,喬寧認為,這也是類腦技術的一個應用領域,從生物體來回到生物體去,是一件很自然的事情。


根據(jù)Yole 2021年4月發(fā)布的行業(yè)報告,類腦智能在人工智能的占比將會逐步提升,預計到2035年達到將近20%,市場規(guī)模將會超過200億美金,喬寧認為這個數(shù)據(jù)稍微有些保守,未來類腦智能的市場規(guī)模比這個數(shù)據(jù)可能更大。

時識科技都有哪些類腦芯片

時識科技2017年2月成立于瑞士蘇黎世,2020年4月搬到中國,在成都成立運營中心,并在上海設立芯片團隊,2021年11月在深圳注冊子公司,用于專門推動類腦智能的產(chǎn)業(yè)落地。該公司由喬寧博士和其教授Giacomo Indiveri,以及蘇黎世大學一起成立。


識時科技主要聚焦在端側智能,目前已經(jīng)推出端側推理芯片,包括智能視覺SoC Speck,這是一款針對視覺做的感算一體的SoC,以及低維度信號處理器XYLO,用于非視覺類的應用,包括壓力、震動、溫度、聲音等識別和檢測,做實時傳感信號處理。


公司還推出了端側視覺專用處理器,是大算力處理器,產(chǎn)品包括動態(tài)視覺專用處理器DYNAP-CNN,以及動態(tài)視覺專用光流/SLAM處理器,用于運動軌跡、定位及路徑規(guī)劃。

另外還有機器人感知決策及可植入式處理器,正在研發(fā)中,包括多模態(tài)融合運算端側處理器,用于智能感知及決策,以及可植入式仿生智能感知,用于人機交互、人體增強。


DYNAP-CNN:第一代產(chǎn)品于2019年推出,是一款完全仿生的芯片,沒有脈沖網(wǎng)絡,本身不帶時鐘,是事件觸發(fā)計算的架構。在端側,可以通過數(shù)據(jù)驅動,用于圖像處理,脈沖卷積計算,基于稀松數(shù)據(jù)的運算,功耗低于1mW,實時數(shù)據(jù)運算,無需緩存。


智能視覺SoC Speck:
2021年12月發(fā)布的新產(chǎn)品,這是一顆全仿生的感算一體芯片,里面包含一個事件相機,類似人眼工作機制的傳感器,還有一個處理器,即上面提到的DYNAP CNN,這款芯片是一個完整的智能視覺解決方案,對用戶來說,不用再配置其他傳感器和處理器。


這款產(chǎn)品擁有超低功耗,應用場景下整體小于1mW,實時性5-10ms延時,在端側可以通過這顆芯片,做不同場景下的手勢控制,以及行為分析。

該產(chǎn)品已與全球知名手機模組、智能安防、芯片分銷商達到合作意向,預計2022年起可在智能家居、智能安防、智慧農(nóng)業(yè)、手機/筆記本、AR/VR等領域大范圍落地。


喬寧表示,時識科技的類腦芯片都以市場為導向,以應用為驅動。與其他類腦芯片相比,規(guī)模都比較大,從DYNAP CNN開始,神經(jīng)元個數(shù)都是100萬規(guī)模以上,是世界上最大的類腦芯片。集成度、單位面積也是最高的,因為時識科技有自己獨家的算法和芯片架構專利。


XYLO:除了視覺之外,時識科技在壓力、震動、心電、腦電、肌電檢測方面也有對應的解決方案,即通過低維度類腦處理器XYLO,加上一個加速度傳感器,可以對生物進行行為分析,對腦電、肌電信號進行檢測診療。


XYLO這顆芯片硬件資源特別少,片上只有250KB的Memory,遠遠小于現(xiàn)在語音類的AI芯片,傳統(tǒng)關鍵詞識別的語音AI芯片, Memory大概是4-8MB,XYLO不到其十分之一,也因此成本會便宜很多,XYLO的功耗在0.1mW以下,比傳統(tǒng)AI芯片也低幾個量級。


喬寧介紹,時識科技已經(jīng)形成比較完善的產(chǎn)品矩陣,包括圖像、語音、定位信號的處理,震動、加速度相關的處理器等,都有所布局,另外還包括開發(fā)套,已經(jīng)在中外幾十個高校、研究院所應用,以支撐這些院所做類腦技術的開發(fā)。


另外工具鏈也非常完善,從客戶到數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)絡迭代、芯片調(diào)試,時識科技從2017年開始搭建工具鏈,現(xiàn)在已經(jīng)形成完整的體系,目前類腦工具鏈的下載量達到10萬次,這在類腦技術賽道表現(xiàn)是相當優(yōu)秀的。

小結

雖然現(xiàn)在,不少科研院所和企業(yè)都在研究類腦技術,也有一些產(chǎn)品實現(xiàn)應用,然而業(yè)界普遍認為類腦智能距離真正的落地還差半步,存在一些挑戰(zhàn),比如成本可能過高、某些技術還需要優(yōu)化提升等等,不過類腦智能的優(yōu)勢已經(jīng)廣受認可,是一個關注的全新技術領域。

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