ИИ используется во множестве полезных приложений, таких как прогнозирование срока службы машины по ее вибрации, мониторинг сердечной деятельности пациентов и включение возможностей распознавания лиц в системы видеонаблюдения. Обратной стороной является то, что на основе искусственного интеллекта technology обычно требует много энергии и в большинстве случаев должен быть постоянно подключен к облаку, что поднимает вопросы, связанные с защитой данных, ИТ-безопасностью и использованием энергии.
Инженеры CSEM, возможно, нашли способ обойти эти проблемы благодаря разработанной ими новой системе на кристалле. Он работает от крошечной батареи или небольшого солнечного элемента и выполняет операции искусственного интеллекта на периферии, то есть локально на чипе, а не в облаке. Более того, их система полностью модульная и может быть адаптирована к любому приложению, где требуется обработка сигналов и изображений в реальном времени, особенно когда задействованы конфиденциальные данные. Инженеры представят свое устройство на престижной выставке СБИС 2021. схемы Симпозиум в Киото в июне этого года.
Руководитель отдела исследования системы на кристалле в CSEM говорит: «Когда наша система используется, например, в приложениях для распознавания лиц, первый ускоритель ответит на предварительные вопросы вроде: есть ли люди на изображениях? И если да, то видны ли их лица? ». Если наша система используется для распознавания голоса, первый ускоритель определит, присутствует ли шум и соответствует ли этот шум человеческим голосам. Но он не может разобрать отдельные голоса или слова - вот тут-то и пригодится второй ускоритель ».
Второй ускоритель - это механизм сверточной нейронной сети (CNN), который может выполнять эти более сложные задачи - распознавать отдельные лица и обнаруживать определенные слова, - но он также потребляет больше энергии. Этот двухуровневый подход к обработке данных резко снижает энергопотребление системы, поскольку большую часть времени работает только первый ускоритель.
В рамках своих исследований инженеры улучшили производительность самих ускорителей, сделав их адаптируемыми к любому приложению, где необходима временная обработка сигналов и изображений. «Наша система работает практически одинаково независимо от приложения», - говорит исследователь. «Нам просто нужно перенастроить различные уровни нашей системы CNN».
Инновация CSEM открывает двери для совершенно нового поколения устройств с процессорами, которые могут работать независимо более года. Это также резко снижает затраты на установку и обслуживание таких устройств и позволяет использовать их в местах, где было бы трудно заменить аккумулятор.