Konuyu Değerlendir
  • 0 Oy - 0 Ortalama
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
Ultra düşük güçlü cipsler küçük robotları daha yetenekli hale getirmeye yardımcı
#1
Beyinden ilham alan ultra düşük güçlü bir hibrit yonga, avuç içi büyüklüğündeki robotlara işbirliği yapma ve deneyimlerinden bilgi edinme konusunda yardımcı olabilir. Yeni nesil düşük güç motorları ve sensörler ile birlikte, miliwatt gücünde çalışan yeni uygulamaya özel entegre devre (ASIC), akıllı sürü robotlarının dakikalar yerine saatlerce çalışmasına yardımcı olabilir.

Güç tasarrufu için, yongalar, sinyallerin darbe genişliğinin bilgileri kodladığı bir hibrid dijital-analog zaman-etki alanı işlemcisi kullanır. Yapay sinir ağları IC, hem model tabanlı programlama hem de işbirlikçi pekiştirici öğrenmeyi barındırır ve potansiyel olarak keşif, arama kurtarma ve diğer görevler için daha küçük yetenekler sunar.
Georgia Teknoloji Enstitüsü'nden araştırmacılar, 2019 IEEE Uluslararası Katı Hal Devreleri Konferansında (ISSCC) benzersiz ASIC'lerin yönlendirdiği robotik arabaları gösterdiler. Araştırma, Savunma Gelişmiş Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) ve Semiconductor Research Corporation (SRC) tarafından, Beyin İlham Alanında Özerk Zekayı Sağlayan Bilgi İşlem Merkezi (CBRIC) aracılığıyla desteklendi.

Georgia Tech'in Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Okulu'nda doçent olan Arijit Raychowdhury, “Bu çok küçük robotlara istihbarat getirmeye çalışıyoruz, böylece çevrelerini öğrenebiliyorlar ve özerk bir şekilde, altyapı olmadan hareket edebiliyorlar” dedi. “Bunu başarmak için, düşük güç devre konseptlerini bu çok küçük cihazlara getirmek istiyoruz, böylece kendi başlarına kararlar alabiliyorlar. Altyapı gerektirmeyen çok küçük ama yetenekli robotlar için büyük bir talep var.”
Raychowdhury ve lisansüstü öğrencileri Ningyuan Cao, Muya Chang ve Anupam Golder tarafından sergilenen otomobiller, lastik pedlerle kaplı ve karton blok duvarlarla çevrili bir arenada dolaşıyor. Bir hedef ararken robotlar trafik konilerinden ve birbirlerinden kaçınmalı, gittikçe ortamdan ders almalı ve birbirleriyle sürekli iletişim kurmalıdır.
[Resim: 190307091500_1_540x360.jpg]
Arabalar, konumlarını belirlemek ve etraflarındaki nesneleri tespit etmek için atalet ve ultrason sensörlerini kullanır. Sensörlerden gelen bilgiler, araçların “beyni” olarak görev yapan karma ASIC'e gider. Talimatlar daha sonra elektrik motorlarına talimatlar gönderen bir Ahududu Pi kontrolörüne gider.
Avuç içi büyüklüğünde robotlarda üç ana sistem güç tüketir: tekerlekleri, işlemciyi ve algılama sistemini sürmek ve yönlendirmek için kullanılan motorlar ve kontrolörler. Raychowdhury ekibi tarafından yapılan otomobillerde, düşük güçlü ASIC, motorların gücün büyük bölümünü kullandığı anlamına gelir. “Hesaplama gücünü bütçenin motorların ihtiyaç duyduğu baskın olduğu bir seviyeye çekebildik” dedi.

Ekip, geleneksel motorlardan çok daha az güçle çalışabilen mikro elektromekanik (MEMS) teknolojisini kullanan motorlarda ortak çalışanlarla çalışıyor.
"Okulu Yarıiletken Doçenti Raychowdhury," Algılama gücü, iletişim ve bilgisayar gücü ile çalıştırmanın yaklaşık aynı seviyede olduğu, yüz mili militarlık bir sistem kurmak isterdik "dedi. Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği. “Avuç içi büyüklüğündeki bu robotları verimli motorlar ve kontrol üniteleri ile üretebilirsek, birkaç AA pille birkaç saatlik çalışma süreleri sağlayabilmeliyiz. Artık ne tür işlem platformları sunmamız gerektiği konusunda iyi bir fikrimiz var. ama yetişmek için diğer bileşenlere hala ihtiyacımız var. "
Zaman domeninde hesaplamada, bilgi bakliyat genişliğinde kodlanmış iki farklı voltajda taşınır. Bu, devrelere, dijital cihazların sağlamlığı ile analog devrelerin enerji verimliliği avantajlarını verir.

Raychowdhury, "Çipin boyutu yarı yarıya azaltıldı ve güç tüketimi, geleneksel bir dijital çipin ihtiyaç duyduğuın üçte biri kadar," dedi. “Hedef performansı karşılarken güç tüketimini milliwatt aralığına düşürmek için hem mantık hem de bellek tasarımlarında birkaç teknik kullandık.”
Her darbe genişliğinin farklı bir değeri temsil etmesiyle, sistem dijital veya analog cihazlardan daha yavaştır, ancak Raychowdhury hızın küçük robotlar için yeterli olduğunu söylüyor. (Bir milliwatt bir watt'ın binde biri).

"Bu kontrol sistemleri için, çoklu gigahertz'de çalışan devrelere ihtiyacımız yok, çünkü cihazlar o kadar hızlı hareket etmiyor" dedi. "Aşırı güç verimliliği elde etmek için küçük bir performanstan ödün veriyoruz. Hesap 10 veya 100 megahertz'de çalışsa bile, hedef uygulamalarımız için bu yeterli olacaktır."
65 nanometre CMOS çipleri, bir robota uygun her iki tür öğrenmeyi de içeriyor. Sistem, model tabanlı algoritmaları takip etmek için programlanabilir ve ortamdan, zaman içinde daha iyi ve daha iyi performansı teşvik eden bir takviye sistemi kullanarak - şeyleri çarparak yürümeyi öğrenen bir çocuk gibi - öğrenebilir.
Raychowdhury, "Sistemi sinir ağında önceden belirlenmiş bir ağırlık seti ile başlatıyorsunuz, böylece robot iyi bir yerden başlayabilir ve hemen çökemez veya hatalı bilgi verebilir." Dedi. “Onu yeni bir yere yerleştirdiğinizde, çevrenin tanıyacağı bazı yapılar ve sistemin öğrenmesi gerekenler olacak. Sistem daha sonra kararları kendi başına alacak ve her kararın etkinliğini ölçecek. hareketini optimize et. "

Robotlar arasındaki iletişim, bir hedef aramak için işbirliği yapmalarını sağlar.
"İşbirlikçi bir ortamda, robotun sadece ne yaptığını değil aynı zamanda aynı gruptaki diğerlerinin ne yaptığını da anlama ihtiyacı var" dedi. “Grubun toplam ödülünü, bireyin ödülüne karşı en üst düzeye çıkarmak için çalışacaklar.”
ISSCC, bir kavram kanıtı sunan gösterileriyle tasarımları optimize etmeye devam ediyor ve hesaplama ve kontrol devresini bütünleştirmek için çip üzerinde bir sistem üzerinde çalışıyor.

Raychowdhury, “Bu küçük robotlarda giderek daha fazla işlevsellik sağlamak istiyoruz” dedi. "Neyin mümkün olduğunu ve yaptığımız şeyin şimdi diğer yeniliklerle güçlendirilmesi gerektiğini gösterdik" dedi.
Bu proje JUMP CBRIC hibe numarası 2777.006 hibe kapsamında Semiconductor Research Corporation tarafından desteklenmiştir.
Gelecek Yapay Zeka İle Gelecek
Alıntı


Foruma Git:


Bu konuyu görüntüleyen kullanıcı(lar): 1 Ziyaretçi

Hakkımızda
    Yapay Zeka Forum , Yapay Zekayı Türkiye'ye tanıtmak ve bu alanda Türkçe kaynak sıkıntısını gidermek ve aynı zamanda Yapay Zekaya ilgi duyan tüm kişileri bir araya getirmek amacıyla kurulmuştur.

Yapay Zeka Forum


yapay zeka

,

yapay sinir ağı

,

yapay sinir ağları

,

derin öğrenme

,

makine öğrenmesi