AI digunakan dalam berbagai aplikasi yang berguna, seperti memprediksi masa pakai mesin melalui getarannya, memantau aktivitas jantung pasien, dan menggabungkan kemampuan pengenalan wajah ke dalam sistem pengawasan video. Kelemahannya adalah berbasis AI teknologi umumnya memerlukan banyak daya dan, dalam banyak kasus, harus terhubung secara permanen ke cloud, sehingga menimbulkan masalah terkait perlindungan data, keamanan TI, dan penggunaan energi.
Insinyur CSEM mungkin telah menemukan cara untuk mengatasi masalah tersebut, berkat sistem-on-chip baru yang mereka kembangkan. Ini berjalan dengan baterai kecil atau sel surya kecil dan menjalankan operasi AI di edge—yaitu, secara lokal di chip, bukan di cloud. Terlebih lagi, sistem mereka sepenuhnya modular dan dapat disesuaikan dengan aplikasi apa pun yang memerlukan pemrosesan sinyal dan gambar secara real-time, terutama ketika melibatkan data sensitif. Para insinyur akan mempresentasikan perangkat mereka di VLSI 2021 yang bergengsi Sirkuit Simposium di Kyoto bulan Juni ini.
Kepala penelitian sistem-on-chip di CSEM mengatakan, “Ketika sistem kami digunakan dalam aplikasi pengenalan wajah, misalnya, akselerator pertama akan menjawab pertanyaan awal seperti: Apakah ada orang dalam gambar? Dan jika demikian, apakah wajah mereka terlihat?”. Jika sistem kami digunakan dalam pengenalan suara, akselerator pertama akan menentukan apakah ada kebisingan dan apakah kebisingan itu sesuai dengan suara manusia. Tapi itu tidak bisa melihat suara atau kata-kata tertentu — di situlah akselerator kedua masuk. ”
Akselerator kedua adalah mesin convolutional neural network (CNN) yang dapat melakukan tugas yang lebih rumit ini—mengenali wajah individu dan mendeteksi kata-kata tertentu—tetapi juga menghabiskan lebih banyak energi. Pendekatan pemrosesan data dua tingkat ini secara drastis mengurangi kebutuhan daya sistem, karena sebagian besar waktu hanya akselerator pertama yang berjalan.
Sebagai bagian dari penelitian mereka, para insinyur meningkatkan kinerja akselerator itu sendiri, membuatnya dapat beradaptasi dengan aplikasi apa pun yang memerlukan pemrosesan sinyal dan gambar berbasis waktu. “Sistem kami pada dasarnya bekerja dengan cara yang sama terlepas dari aplikasinya,” kata Peneliti. “Kami hanya perlu mengkonfigurasi ulang berbagai lapisan mesin CNN kami.”
Inovasi CSEM membuka pintu ke generasi perangkat yang sama sekali baru dengan prosesor yang dapat berjalan secara independen selama lebih dari satu tahun. Ini juga secara tajam mengurangi biaya pemasangan dan perawatan untuk perangkat tersebut, dan memungkinkan mereka untuk digunakan di tempat-tempat yang sulit untuk mengubah baterai.