清华大学脑启发计算研究中心(位于中国北京)的一组研究人员开发了一种神经形态芯片,与传统的用于AI应用的NVIDIA芯片相比,这种芯片可以将猫鼠式滚动机器人的功耗降低约一半。在《科学机器人学》杂志上发表的论文中,该小组描述了他们用来制造芯片的设计概念,以及芯片在测试时的工作情况。
随着人工智能应用程序的成熟,它们变得更加复杂,需要更大的功率才能运行,这对于在现场工作的自主机器人来说可能是一个问题。这些系统大多基于神经网络的使用。在这项新的研究中,研究人员认为,构建一个具有类似能力但基于神经形态计算技术的芯片将耗电更少。他们构建了一个名为TianjicX的神经形态芯片,并将其放入一个名为Tianjicat的小型滚动机器人中。
该芯片具有时空弹性,允许对其资源进行自适应分配,也可以安排多个任务(机器人必须能够跟踪并追踪鼠标,同时处理和响应障碍物信息)。它还有一个高级模块,弥补了给定需求与机器人物理架构之间的差距。
然后,Tianjicat被编程为跟踪目标,并使用车载传感器的数据避免遇到障碍物。这起案件的目标是一个滚动的遥控玩具,上面贴着一只卡通鼠标。研究人员称之为猫和老鼠的挑战。
研究人员发现,这种机械猫很有能力在躲避障碍物的同时追逐老鼠。它也能抓住老鼠。Tianjicat的功耗比同样的基于NVIDIA芯片的机器人略低50%。他们还发现,基于神经形态芯片的机器人显著减少了潜伏期鈥?比基于NVIDIA的系统少9倍,使机器人能够更快地做出决策。
漏 2022科学X网络