Ny lysdrevet datamaskin-chip kan gjøre AI smartere og mindre

Forskere har utviklet en elektronisk chip som etterligner måten menneskehjernen prosesserer visuell informasjon, kombinert med AI-algoritmer og hårdware nødvendig for å fange bilder.

Et internasjonalt team av forskere fra USA, Kina og Australia har samarbeidet om en ny elektronisk chip designet for å forbedre kunstig intelligens ved å kombinere sofistikert programvare og hårdware i en liten enhet drevet av lys. Forskningen ble ledet av RMIT University og nylig publisert i tidsskriftet Advanced Materials.

Prototype-enheten skapt av forskningsteamet er på nanoskala, og den integrerer AI-programvare med datamaskin-bildehårdware takket være bruk av metamaterialer som endrer hvordan chipen reagerer på lys. Med videre forbedring kan teknologien brukt til å lage denne kunne tjene som underlag for enda mindre og smartere enheter, samt droner og roboter.

Ifølge RMIT Associate Professor Sumeer Walia, gjør den nye chip-prototypeen det mulig å oppnå hjernelignende funksjonalitet ved å kombinere modulære komponenter i et komplekst system.

“Vår nye teknologi øker radikalt effektiviteten og nøyaktigheten ved å bringe flere komponenter og funksjoner inn i en enkelt plattform,” forklarte Walia via RMIT-nyheter. “Det bringer oss nærmere en all-i-én AI-enhet inspirert av naturens største datamaskin-innovasjon – menneskehjernen.”

Ifølge Walia er målet for forskningsteamet å etterligne en av de viktigste måtene hjernen lærer – kodifisering av visuell informasjon som minner. Selv om det fortsatt er mye arbeid igjen, representerer prototypeen skapt av forskningsteamet et stort skritt mot forbedret menneske-maskin-interaksjon, skalerbare bioniske systemer og neurobiotikk.

De fleste kommersielle AI-applikasjoner avhenger av programvare og datautvinning utenfor stedet, ved hjelp av skytjenester. For å gjøre lokale applikasjoner mer kraftfulle og pålitelige, integrerer prototype-chipen intelligens og hårdware sammen i et eksempel på edge AI. Enheter som autonome kjøretøy og droner må kunne prosessere store mengder data på stedet, noe som gjør dem ideelle bruksområder for teknologi som den nye chip-prototypeen. Walia forklarte at en dash-cam i en bil, lastet med den neuro-inspirerte hårdwaren forskerne utviklet, kunne gjenkjenne lys, andre kjøretøy, skilt, fotgjengere, planter og mer. Ifølge Walia er det mulig at chipen kan levere “utenforliggende nivåer av effektivitet og hastighet i autonome og AI-drevne beslutninger”.

Teknologien som prototypeen benytter, er basert på tidligere chip-utviklet av RMIT-forskere. Disse tidligere prototypeene benyttet lys for å bygge og modifisere “minner”. De nye funksjonene skapt av forskningsteamet betyr at chipen kan automatisk fange bilder, manipulere bilder og trene maskinlæringsmodeller som gjenkjenner objekter med over 90% nøyaktighet.

Prototype-chipens design ble påvirket av optogenetisk teknologi. Optogenetikk refererer til nye bioteknologiske verktøy som gjør det mulig for forskere å manipulere neuroner med presisjon ved hjelp av lys. AI-chipen utviklet av RMIT-teamet benytter svart fosfor, et halvledermateriale. Svart fosfor er ekstremt tynn og endrer sin elektriske motstand når lysbølgelengder endres. Når forskjellige lysbølgelengder skytes på materialet, endrer materialet sine egenskaper og blir nyttig for ulike funksjoner som minnehåndtering og bildebehandling. Ifølge studiens hovedforfatter, Dr. Taimor Ahmed fra RMIT, er lysbaserte datamaskinsystemer mindre energikrevende, mer nøyaktige og raskere enn tradisjonelle datamaskinmetoder.

Ifølge Ahmed er fordelen med å kombinere modulære systemer i én nanoskale-enhet at AI-systemer og maskinlæringsalgoritmer kan brukes i mindre enheter. Som et eksempel forklarte Ahmed at forskere kunne miniaturisere teknologien de utviklet for å forbedre kunstig retina og forbedre nøyaktigheten av bioniske øyne.

“Vår prototype er et betydelig skritt mot det ultimate i elektronikk: en hjernelignende chip som kan lære av sin omgivelse slik vi gjør,” sa Ahmed.

Prototype-chipen er designet med lett integrasjon med andre teknologier og eksisterende elektronikk i mente.