ENGINEERINGNET.BE - Spiking neurale netwerken bootsen de manier na waarop neuronen werken, waardoor deze nieuwe chip tot 100 keer minder energie verbruikt dan de oplossingen die vandaag gebruikt worden en ligt zijn reactiesnelheid 10 maal hoger.
Hoewel de chip kan worden ingezet voor de verwerking van tal van signalen (spraak, sonar, lidar, enz.), kijken de onderzoekers vooral in de richting van een energie-efficiënt en intelligent (zelfdenkend) radarsysteem dat drones toelaat heel snel te reageren op naderende obstakels.
Toepassingen die een beroep doen op artificiële intelligentie, zoals radargestuurde rijhulpsystemen in auto’s die helpen om botsingen te vermijden, maken vaak gebruik van artificiële neurale netwerken.
Hoewel die netwerken al in heel wat domeinen hun waarde hebben bewezen, hebben ze echter ook hun beperkingen. Zo verbruiken ze bijvoorbeeld te veel energie om te kunnen worden geïntegreerd in toestellen met een beperkte batterijcapaciteit.
Bovendien is de huidige generatie artificiële neurale netwerken zo opgebouwd dat data een tijdrovend traject moeten afleggen (van sensor tot algoritme) voordat er een beslissing kan worden genomen. Spiking neurale netwerken doen wat dat betreft een heel stuk beter.
Ilja Ocket, program manager neuromorphic sensing bij imec: “Dankzij de ontwikkeling van spiking neurale netwerken breekt als het ware een nieuw AI-tijdperk aan. Ze gaan op een spaarzame manier om met de beschikbare energie en zijn een pak sneller dan de huidige neurale netwerken.
Bovendien maken we gebruik van feedback loops – waardoor ons netwerk tijdssequenties kan onthouden en informatie die het eerder is tegengekomen, kan gebruiken om nieuwe beslissingen te nemen. Deze nieuwe chip betekent dan ook een grote sprong voorwaarts in de ontwikkeling van zelflerende naar echt zelfdenkende systemen.”
Deze nieuwe chip werd in eerste instantie ontworpen om de herkenning van spraakcommando’s en de classificatie van ECG-signalen te ondersteunen op IoT en draagbare apparaten met een beperkte batterijcapaciteit.
Dankzij zijn generieke architectuur, gebaseerd op een volledig nieuw én digitaal hardware-ontwerp, kan de chip echter makkelijk worden aangepast om ook andere data te verwerken (zoals sonar-, radar- en lidargegevens)
Vlieg- en rijhulpsystemen voor drones en auto’s (zoals radartoepassingen om botsingen te vermijden) moeten snel een inschatting kunnen maken van hun omgeving zodat ze tijdig kunnen inspelen op naderende objecten. Hoewel het hier gaat om erg complexe berekeningen kunnen deze systemen slechts een beroep doen op een beperkte batterijcapaciteit.
Ocket: “Een eerste praktische toepassing voor onze nieuwe chip is dan ook de implementatie ervan in een energie-efficiënt, radargestuurd vlieghulpsysteem voor drones dat nog sneller en nauwkeuriger een onderscheid kan maken tussen obstakels.
Eén van de concrete scenario’s waarmee we aan de slag gaan, bestaat uit autonome drones die op basis van hun camera- en radarsensorsystemen moeten navigeren in een magazijn om er ingewikkelde taken uit te voeren.”
