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发布日期：2024-07-19 作者：开云
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上图为第一架采取完全视觉节制的神经形态AI无人机。
下图为神经形态无人机飞越花朵图案，无人机从放在角落的神经形态相机领受到视觉输入。红色暗示像素变暗，绿色暗示像素变亮。图片来历：圭多 德 克罗恩/代尔夫特理工年夜学
◎本报记者 张梦然
从外表看，这台无人机和它的同类没有很年夜分歧，但现实上，它的“年夜脑”别有乾坤。
这是荷兰代尔夫特理工年夜学团队研发的新式无人机，采取了基在动物年夜脑工作道理的神经形态图象处置器来节制自立飞翔。与今朝在GPU（图形芯片）上运行的深度神经收集比拟，动物年夜脑利用的数据和能量更少。是以，神经形态处置器很是合适小型无人机，完全不需要粗笨的年夜型硬件和电池。在飞翔进程中，该无人机的深度神经收集处置数据的速度比在GPU上运行时快64倍，而能耗仅为后者的1/3。
假如这项手艺进一步成长，可能会使所有没有人机都变得像飞虫或鸟类一样小巧、灵敏且智能。
“进阶”为脉冲神经收集
人工智能（AI）具有庞大潜力，可为自立机械人供给现实利用所需的智力撑持。但是，当前的AI依靠在需要年夜量计较能力的深度神经收集。用在运行深度神经收集的GPU又会耗损年夜量能量，特殊是对像无人机如许的小型机械人来讲，更是一个严重问题，由于它们在传感和计较方面只能携带很是有限的资本。
动物年夜脑处置信息的体例，则与GPU上运行的神经收集判然不同。生物神经元异步处置信息，首要经由过程尖峰电脉冲进行通讯。因为发送如许的尖峰会耗损能量，是以年夜脑会自觉最年夜限度地削减尖峰。
受动物年夜脑这些特征的开导，科学家们正在开辟新的神经形态处置器。这些新处置器答应运行脉冲神经收集。
脉冲神经收集履行的计较比尺度深度神经收集中的计较简单很多。数字脉冲神经元只需要添加整数，而尺度神经元必需相乘并添加浮点数。这使得脉冲神经收集更快、更节能。举个例子，这就比如人类年夜脑可以简单地判定出，计较5+8比计较6.25×3.45+4.05×3.45要轻易很多。
假如将神经形态处置器与神经形态传感器（如神经形态相机）连系，这类能源效力还将进一步提高。其旌旗灯号可直接输入在神经形态处置器上运行的脉冲神经收集，成为自立机械人的庞大鞭策力。
初次实现神经形态视觉和节制
在颁发在《科学 机械人》上的一篇文章中，荷兰代尔夫特理工年夜学研究人员初次展现了这类利用神经形态视觉和节制进行自立飞翔的无人机。具体来讲，他们开辟了一种脉冲神经收集，可处置来自神经形态相机的旌旗灯号，并输出节制号令，以肯定无人机的姿态和推力。他们将这个收集摆设在无人机上的神经形态处置器上，即英特尔的Loihi神经形态研究芯片。借助收集，无人机可感知并节制本身在各个标的目的的活动。
练习脉冲神经收集实际上是个庞大挑战。研究团队设计了由两个模块构成的收集。第一个模块进修从移动的神经形态相机的旌旗灯号中，经由过程视觉感知活动。它仅操纵来自相机的数据，完全以自我监视的体例自行完成，近似在动物进修若何感知世界。
第二个模块进修在摹拟器中将估量的活动映照到节制号令。这类进修依靠在摹拟中的人工进化，颠末几代人工进化，脉冲神经收集就会愈来愈善于节制，终究可以或许以分歧的速度向任何标的目的飞翔。
终究，不管是在暗中情况中穿梭，仍是在敞亮光线下遨游，凭仗其神经形态视觉和节制，无人性能轻松实现分歧的光照前提下的多种速度飞翔。
神经形态AI年夜幅提高能效和速度
这是神经形态AI的一次完善表演。
起首，该收集平均每秒运行274—1600次。而在小型嵌入式GPU上运行的统一收集，平均每秒仅运行25次，相差10—64倍。
其次，在运行该收集时，英特尔Loihi神经形态研究芯片耗电1.007瓦，此中1瓦是处置器在打开芯片时耗损的余暇功率，运行收集自己只需7毫瓦；比拟之下，嵌入式GPU在运行统一收集时，耗电为3瓦，此中1瓦为余暇功开云体育app率，2瓦用在运行收集。
神经形态方式无疑使AI运行更快、更高效，并且能轻松摆设在微型自立机械人上。
拿微型自立无人机来讲，其可用在监测温室作物、跟踪仓库库存等诸多范畴。它们更平安，可在狭小的情况中（好比几株植物之间）顺遂导航；它们还很是廉价，可以成群摆设，快速笼盖一全部区域。
但科学家不会止步在此，他们正在进一步缩小神经形态硬件，并预备将神经形态AI扩大到更复杂的使命中。
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