零的突破 中国新型类脑计算芯片首登《自然》封面

原标题:零突破!中国新型的类脑计算芯片首次亮相《自然》封面

据《人民日报》8月1日报道,清华大学石路平团队近日发布了类脑计算芯片“天核”的研究成果。该芯片是世界上第一个异构融合脑芯片,也是世界上第一个能够支持脉冲神经网络和人工神经网络的人工智能芯片。

目前,该成果已作为封面文章发表在《自然》杂志上,在中国芯片和人工智能两大领域取得了突破。

 《自然》 封面截图

《自然》封面截图

据另一则爆炸性新闻报道,这篇名为《走向人工通用智能与混合天津芯片架构》的论文介绍了一种新型的人工智能芯片,它结合了基于计算机科学的类大脑计算和人工智能。

作者使用无人驾驶自行车系统来验证这种混合芯片的处理能力。在测试中,无人驾驶自行车不仅能识别语音指令并实现自平衡控制,还能检测和跟踪前方行人,并自动穿越和避开障碍物。

作者认为这项研究可能会促进人工通用智能平台的进一步发展。

原则上,人工智能平台可以完成人类能够完成的所有任务。

Brain-like Automatic cycle on Based their Machine Chip,Source:微信公众号“Quantum Bit”,同

Heterogeneous Fusion“their Machine Movement”

在7月30日的电话新闻发布会上,通讯作者与清华大学精密仪器系教授石介绍了论文的研究思路。

他提到在现阶段,发展人工一般智能主要有两种方法,一种是基于计算机思维,另一种是基于人脑思维。每种方法都有各自的优缺点,但都代表了人脑处理信息的一些模式。因此,他和研究团队提出了一种架构,以异构的方式集成了这两种方法,并在此架构上开发了一个天津芯片。

石路平说天极芯片是中国自己开发的技术成果。异构集成的想法是由项目研究团队首先提出的。天星芯片也是多学科整合的结晶。团队成员来自清华大学、北京圣汐科技、北京师范大学、新加?吕砉ご笱Ш图又荽笱グ桶屠中!?

行星异构融合类大脑计算架构

该芯片可以同时运行大多数面向计算机科学和神经科学的神经网络模型,通过资源重用仅增加3%的面积开销。它支持异构网络的混合建模,形成时空协调调度系统。利用各自的优势,不仅可以降低能耗,提高速度,还可以保持较高的精度。它由156个神经元组成,包括大约1000万个神经元和1000万个突触。它采用28纳米工艺,面积为3.8×3.8平方毫米。

支持计算机科学模型和神经网络模型是天球计算机芯片的主要特点。负责芯片设计和算法细节的论文作者邓磊说,一般来说,市场上的深度学习加速器只支持计算机科学模型,神经形态学芯片只支持神经科学模型,而天象机器芯片可以支持这两种模型,同时支持许多神经环路网络和神经科学发现的异构网络的混合建模。

天机芯片单片(左)和5x5阵列扩展板(右)

邓磊提到,实现上述两种模型的深度和高效集成是天机芯片设计中最大的挑战,因为这两种模型使用的语言、计算原理、编码方法和应用场景不同。

据了解,2015年,施鲁平的团队设计了第一代“天空运动”。经过设计的不断改进,第二代“天空运动”于2017年问世。与目前世界先进的小发猫TrueNorth芯片相比,2017年成功流媒体的第二代“天辰运动”的密度将增加20%,速度至少增加10倍,带宽至少增加100倍,灵活性和可扩展性更好。

石介绍说,早在2012年,清华大学就瞄准了人工智能未来发展的前沿,通过人才引进,规划出了像计算一样的大脑。2014年,清华大学成立了类似大脑的计算研究中心,该中心依托精密仪器系,由七个部门组成。石是脑象计算研究中心的主任。在自主开发的天机芯片基础上,天机计算中心还开发了第一代天机计算软件工具链,支持从机器学习编程平台到“天机核心”的自动映射和编译。第一代类大脑计算系统已经开发出来。利用类脑自动自行车建立了一个异构的可扩展人工通用智能开发演示平台。天极芯片已用于演示自行车的自平衡、动态感知、目标检测、跟踪、自动避障、越障、语音理解、自主决策等功能。

Shiluping透露,目前,该团队已经开始研究下一代芯片,预计明年年初完成研发工作。

无人驾驶自行车系统

为了验证天极芯片的处理能力,研究人?笨⒘艘桓鑫奕思菔蛔孕谐迪低场?

文章提到,配备了天体机芯片的无人驾驶自行车系统可以实现多功能算法和模型的同步处理。在测试中,无人驾驶自行车不仅能识别语音指令并实现自平衡控制,还能检测和跟踪前方行人,并自动穿越和避开障碍物。

无人驾驶自行车系统。这辆自行车装有照相机、陀螺仪、速度计、马达、天文馆芯片和惯性测量装置。

研究人员在无人驾驶自行车系统中设计了一些不同模式的模型,以验证天体机芯片的多模式异构融合功能。

邓磊说,无人驾驶自行车系统的语音识别、自主决策和视觉跟踪功能使用模拟大脑的模型,而目标检测、运动控制和避障功能使用机器学习算法模型。

邓磊认为天合联盟的芯片将来可以应用于自动驾驶和智能机器人等场景。在

Automatic cycle演示平台

新闻发布会上,论文作者、清华大学精密仪器系副研究员裴静透露,面对问题,团队的下一步计划是将现有的成熟成果商业化。

General Manual Intelligence

在论文中,作者反复提到“Manual General Intelligence”(AGI)的概念,并认为该研究“有望为更广泛的硬件平台铺平道路,从而刺激人工General Intelligence的发展”。

“人工一般智能”是一个未实现的研究课题,有时被称为强人工智能。它描述的机器智能可以理解或学习人类能够完成的任何智能任务。

对于人工通用智能是否以及何时能够实现,业界有不同的看法。

一些人工智能学者认为人工智能的概念并不严肃,在实践中基本上不可能实现。其他人对人工通用智能的发展非常乐观,认为它可能塑造人类的发展轨迹。其他人用实际行动表达了他们对人工智能的态度。例如,今年7月,微软宣布向非营利人工智能研究公司OpenAI投资10亿美元研发人工通用智能。这篇

的论文提到了一种发展人工一般智能的混合方法(AGI),它结合了面向神经科学和面向计算机科学的方法?挠诺恪?

在《自然》论文的新闻发布会上,石说,“人工智能是一个非常困难的研究课题”,但“我们相信它一定会实现”他认为,从未来发展的角度来看,人工通用智能是一种必然趋势。

就研究思维而言,施鲁平认为,发展人工一般智能的最佳途径之一是将人脑和计算机的优势结合起来。他解释说,到目前为止,据我们所知,通用智能系统是人脑,而后两种发展cl