Intel Labs Memperkenalkan Pendekatan Baru untuk Pembelajaran Objek Berbasis Jaringan Saraf

Peneliti di Intel (INTC ) Labs, bekerja sama dengan Institut Teknologi Italia dan Universitas Teknologi Munich, telah memperkenalkan pendekatan baru untuk pembelajaran objek berbasis jaringan saraf. Pendekatan baru ini secara khusus ditargetkan untuk aplikasi robotika masa depan seperti asisten robotik yang berinteraksi dengan lingkungan yang tidak terbatas, yang hadir dalam situasi seperti logistik dan perawatan kesehatan.

Penelitian baru ini dapat membuktikan pentingnya untuk meningkatkan kemampuan layanan atau manufaktur robot kita di masa depan.

Makalah penelitian yang berjudul “Interactive continual learning for robots: a neuromorphic approach” dianugerahi “Best Paper” pada Konferensi Internasional tentang Sistem Neuromorfik (ICONS) 2022 yang diselenggarakan oleh Oak Ridge National Laboratory.

Pembelajaran Objek dan Komputasi Neuromorfik

Metode pembelajaran objek baru dan interaktif menggunakan komputasi neuromorfik untuk memungkinkan robot menemukan objek baru.

Kelompok peneliti menggunakan model baru untuk mendemonstrasikan pembelajaran interaktif pada chip neuromorfik Loihi, dan mereka mencapai konsumsi daya yang lebih rendah hingga 175 kali saat mempelajari instance objek baru. Mereka juga mencapai kecepatan dan akurasi yang serupa atau lebih baik dibandingkan dengan metode konvensional yang dijalankan pada CPU.

Gambar: Intel Labs

Para peneliti dapat mencapai ini dengan mengimplementasikan arsitektur jaringan saraf berdenyut pada Loihi, sehingga memungkinkan untuk melokalisasi pembelajaran objek dalam satu lapisan sinapsis plastik. Ini juga mempertimbangkan berbagai pandangan objek dengan merekrut neuron baru secara on-demand. Proses pembelajaran kemudian dapat berlangsung secara otonom saat berinteraksi dengan pengguna.

Yulia Sandamirskaya adalah penulis senior makalah dan pemimpin penelitian robotika di laboratorium komputasi neuromorfik Intel.

“Ketika manusia mempelajari objek baru, mereka melihat, memutar, bertanya apa itu, dan kemudian mereka dapat mengenali lagi dalam berbagai pengaturan dan kondisi secara instan,” kata Sandamirskaya. “Tujuan kami adalah menerapkan kemampuan serupa pada robot masa depan yang bekerja dalam pengaturan interaktif, memungkinkan mereka beradaptasi dengan hal-hal yang tidak terduga dan bekerja lebih alami bersama manusia. Hasil kami dengan Loihi memperkuat nilai komputasi neuromorfik untuk masa depan robotika.”

Gambar: Intel Labs

Penelitian Komputasi Neuromorfik Intel Labs

Intel Labs adalah pemimpin di bidang penelitian komputasi neuromorfik, bekerja untuk “membantu mewujudkan tujuan komputasi neuromorfik dalam mengaktifkan perangkat cerdas dan sistem otonom generasi berikutnya.”

Komputasi neuromorfik dipandu oleh prinsip-prinsip komputasi saraf biologis, dan bergantung pada pendekatan algoritmik baru untuk meniru otak manusia dan bagaimana ia berinteraksi dengan dunia.

Pendekatan arsitektur inovatif komputasi neuromorfik akan bertanggung jawab untuk memungkinkan solusi AI otonom masa depan yang memerlukan efisiensi energi dan pembelajaran terus-menerus. Ini sudah diterapkan dalam berbagai bidang seperti robotika, sensor, perawatan kesehatan, dan aplikasi AI skala besar.