Ingeniører bygger stable og omkonfigurerbare AI-chip

Et team av ingeniører ved MIT har bygget en ny kunstig intelligens-chip med en design som er stable og omkonfigurerbar, noe som hjelper med å bytte ut og bygge på eksisterende sensorer og neurale nettverksprosessorer. 

Den nye AI-chipen kan hjelpe med å oppnå en mer bærekraftig fremtid hvor mobiltelefoner, smartklokker og andre bærbare enheter ikke trenger å kastes for en nyere modell. De ville være i stand til å oppgraderes med nye sensorer og prosessorer som kan klikkes på en enhets interne chip. Omkonfigurerbare AI-chiper som disse ville holde enhetene oppdaterte og redusere elektronisk avfall. 

Forskningsresultatene ble publisert i Nature Electronics. 

Design av chipen

LEGO-lignende design av chipen består av alternative lag av sanntids- og prosesserings-elementer, samt lys-emitterende dioder (LED) som muliggjør kommunikasjon mellom chipens lag. 

Denne nye designen bruker lys i stedet for fysiske ledninger for å overføre informasjon gjennom chipen, noe som muliggjør at chipen kan omkonfigureres, med lag som kan bytte ut eller stable på. Dette kunne brukes til å legge til nye sensorer eller oppdaterte prosessorer. 

Jihoon Kang er en postdoktorand ved MIT. 

“Du kan legge til så mange beregningslag og sensorer som du ønsker, som for lys, trykk og sogar lukter,” sier Kang. “Vi kaller dette en LEGO-lignende omkonfigurerbar AI-chip fordi den har ubegrenset utvidbarhet avhengig av kombinasjonen av lag.”

Forskerne vil nå se på å anvende designet på kantcomputeringenhetene, selvstendige enheter og andre elektroniske enheter som fungerer uavhengig av en sentral eller distribuert ressurs. 

Jeehwan Kim er en associate professor i maskinteknikk ved MIT. 

“Ettersom vi går inn i epoken av internettet av ting basert på sensornettverk, vil etterspørselen etter multifunksjonelle kantcomputeringenhetene øke dramatisk,” sier Kim. “Vår foreslåtte maskinvarearkitektur vil gi høy variasjon av kantcomputering i fremtiden.”

Den nye designen er konfigurert for å utføre grunnleggende bilde-gjenkjenning oppgaver via en lagdeling av bilde-sensorer, LED-er og prosessorer laget av kunstige synapser. Forskerne parret bilde-sensorer med kunstige synapse-arrays, hvor hver array ble trent for å gjenkjenne bestemte bokstaver. Teamet var i stand til å oppnå kommunikasjon mellom lagene uten å trenge en fysisk forbindelse. 

Hyunseok Kim er en postdoktorand ved MIT. 

“Andre chip er fysisk koblet gjennom metall, noe som gjør dem vanskelige å omkoble og redesigne, så du ville trenge å lage en ny chip hvis du ønsket å legge til noen nye funksjoner,” sier Kim. “Vi erstattet den fysiske wire-forbindelsen med et optisk kommunikasjonssystem, noe som gir oss friheten til å stable og legge til chipene slik vi ønsker.”

Dette optiske kommunikasjonssystemet består av parrede fotodetektorer og LED-er, hvor hver enkelt er mønsteret med små piksler. Fotodetektorerne utgjør en bilde-sensor for å motta data, og LED-er for å overføre data til neste lag. Når et signal når bilde-sensoren, koder lysmønsteret en konfigurasjon av LED-piksler som deretter stimulerer et annet lag av fotodetektorer, samt en kunstig synapse-array som klassifiserer signalet basert på mønsteret og styrken av LED-lyset. 

Opprettelse av en stable chip

Den fabrikkerte chipen har en beregningskjerne som måler omtrent 4 kvadratmillimeter, og den er stablet med tre bilde-gjenkjenning “blokker”, hvor hver består av en bilde-sensor, et optisk kommunikasjonslag og en kunstig synapse-array for klassifisering. 

Min-Kyu Song er en annen postdoktorand ved MIT. 

“Vi viste stabilitet, erstattbarhet og evnen til å sette inn en ny funksjon i chipen,” sier Song.

Forskerne vil nå se på å legge til flere sanntids- og prosesseringsfunksjoner til chipen. 

“Vi kan legge til lag til en mobiltelefons kamera så den kan gjenkjenne mer komplekse bilder, eller gjøre disse til helseovervåkingsenheter som kan være innbygget i bærbare elektroniske hud,” sier Choi. 

Teamet sier at modulære chip kan bygges inn i elektronikk og muliggjøre forbrukerne å velge å bygge opp med de siste sensor- og prosessor-“mursteinene”. 

“Vi kan lage en generell chip-plattform, og hvert lag kan selges separat som et videospill,” sier Jeehwan Kim. “Vi kunne lage forskjellige typer neurale nettverk, som for bilde- eller tale-gjenkjenning, og la kunden velge hva de ønsker, og legge til en eksisterende chip som et LEGO.”