近日,Intel分享了Intel神经拟态研究社区(INRC)的最新进展,联想、罗技、梅赛德斯-奔驰、机器视觉传感器公司Prophesee已经加入,共同探索神经拟态计算在商业用例上的价值。
INRC社区成立于2018年3月,现已拥有100多名成员,其初衷是联合行业共同、有效释放神经拟态计算的全部潜力。未来几年内将其从研究原型发展为能够引领产业的产品。
此前在2017年9月,作为Intel研究院的一个研究课题,Intel发布了代号“Loihi”的第一款自主学习神经拟态芯片,包含128个小核心,而每个小核心有1000个神经元硬件,模拟多个“逻辑神经元”,相比AI训练的通用芯片能效提升1000倍。
2019年7月,Intel发布了代号为“Pohoiki Beach”的神经拟态系统,包含64块Loihi研究芯片,拥有800万个神经元。
2020年3月,Intel展示了Loihi在存在明显噪声和遮盖的情况下学习和识别危险化学品的能力,仅需单一样本便可学会识别每一种气味。
同时,Intel宣布了代号“Pohoiki Springs”的数据中心机架式系统,在5台标准服务器大小的机箱中集成了768块Loihi芯片,拥有1亿个神经元,大约一个小型哺乳动物大脑的水平。
这一次,Intel日重点介绍的Loihi神经拟态研究基准更新包括:
- 语音命令识别
埃森哲测试了在Intel Loihi和标准GPU上识别语音命令的能力,发现Loihi不仅达到了和GPU类似的精度,而且能效提高1000倍以上,响应速度快200毫秒。
梅塞德斯-奔驰正在探索如何将这些结果应用到现实中,比如在汽车中加入新的语音交互命令。
- 手势识别
埃森哲展示了Loihi在快速学习、识别个性化手势方面取得的切实进展。只需几次曝光,Loihi即可学习新手势,可用于智能产品交互,或者公共场所非接触式显示。
- 图像检索
零售行业的研究人员评估了Loihi对基于图像的产品搜索应用,发现在保持相同精度水平的情况下,Loihi生成图像特征向量的效率,比传统CPU、GPU方案提升3倍多。
Intel此前研究发现,Loihi在百万幅图像数据库中搜索特征向量的速度比CPU快24倍,且能耗低30倍。
- 优化和搜索
Intel发现,Loihi解决优化和搜索问题的效率比传统CPU高1000倍、速度快100倍。此研究可用于无人机实时规划并做出复杂导航决策,也可以扩展到复杂的数据中心负载,完成协助列车调度、物流优化等任务。
- 机器人技术
罗格斯大学和代尔夫特理工大学的研究人员展示了在Loihi上运行机器人导航、微型无人机控制应用。
代尔夫特理工大学的无人机使用一个包含35个神经元且能演进的脉冲网络进行光流着陆(optic flow landing),频率超过250KHz。
罗格斯大学发现,在同等性能下,Loihi解决方案的功耗比传统移动GPU低75倍。
Loihi还可以成功学习诸多OpenAI Gym的任务,精度与深度行动者网络(Deep Actor Networ)旗鼓相当,而能耗比移动GPU解决方案低140倍。
Intel还展示了Loihi如何自适应地控制水平跟踪无人机平台,实现最高20KHz的闭环速度、200微秒的视觉处理延迟,比传统方案提高1000倍。
顺便一提,“Loihi”这个名字取自于夏威夷海底一座不断喷发的活火山,每一次喷发都会扩大夏威夷岛的范围。Intel以此命名神经拟态芯片,就是希望它能通过不断的自我学习,可以提供更加强大的人工智能的能力。
作者:上方文Q来源:快科技
