AI wordt gebruikt in een reeks nuttige toepassingen, zoals het voorspellen van de levensduur van een machine aan de hand van zijn trillingen, het monitoren van de hartactiviteit van patiënten en het integreren van gezichtsherkenningsmogelijkheden in videobewakingssystemen. Het nadeel is dat het op AI is gebaseerd technologie vereist over het algemeen veel stroom en moet in de meeste gevallen permanent verbonden zijn met de cloud, wat problemen met zich meebrengt op het gebied van gegevensbescherming, IT-beveiliging en energieverbruik.
CSEM-ingenieurs hebben mogelijk een manier gevonden om deze problemen te omzeilen, dankzij een nieuw systeem-op-chip dat ze hebben ontwikkeld. Het werkt op een kleine batterij of een kleine zonnecel en voert AI-bewerkingen aan de rand uit, dat wil zeggen lokaal op de chip in plaats van in de cloud. Bovendien is hun systeem volledig modulair en kan het worden aangepast aan elke toepassing waarbij realtime signaal- en beeldverwerking vereist is, vooral als het om gevoelige gegevens gaat. De ingenieurs zullen hun apparaat presenteren op de prestigieuze VLSI 2021 Schakelingen Symposium in Kyoto in juni.
Hoofd van systeem-op-chip-onderzoek bij CSEM zegt: “Als ons systeem bijvoorbeeld wordt gebruikt in gezichtsherkenningstoepassingen, beantwoordt de eerste versneller preliminaire vragen als: Zijn er mensen op de afbeeldingen? En zo ja, zijn hun gezichten zichtbaar?”. Als ons systeem wordt gebruikt bij spraakherkenning, bepaalt het eerste gaspedaal of er ruis aanwezig is en of die ruis overeenkomt met menselijke stemmen. Maar het kan geen specifieke stemmen of woorden onderscheiden - daar komt het tweede gaspedaal binnen."
De tweede versneller is een convolutionele neurale netwerkengine (CNN) die deze meer gecompliceerde taken kan uitvoeren - individuele gezichten herkennen en specifieke woorden detecteren - maar het verbruikt ook meer energie. Deze tweeledige gegevensverwerkingsbenadering vermindert de stroombehoefte van het systeem drastisch, aangezien meestal alleen de eerste versneller draait.
Als onderdeel van hun onderzoek hebben de ingenieurs de prestaties van de versnellers zelf verbeterd, waardoor ze aanpasbaar zijn aan elke toepassing waar op tijd gebaseerde signaal- en beeldverwerking nodig is. "Ons systeem werkt in principe op dezelfde manier, ongeacht de toepassing", zegt Researcher. "We moeten alleen de verschillende lagen van onze CNN-engine opnieuw configureren."
De CSEM-innovatie opent de deur naar een geheel nieuwe generatie apparaten met processors die meer dan een jaar zelfstandig kunnen draaien. Het vermindert ook de installatie- en onderhoudskosten voor dergelijke apparaten aanzienlijk en maakt het mogelijk ze te gebruiken op plaatsen waar het moeilijk zou zijn om de Accu.