Sumeet Kumar, Co-fondator și CEO al Innatera – Seria de interviuri

Sumeet Kumar este co-fondator și CEO al Innatera Nanosystems, unde conduce dezvoltarea de procesoare neuromorfice ultra-eficiente pentru analiza datelor de senzori în dispozitive IoT, purtabile și înglobate. Anterior, el a gestionat cercetarea finanțată de UE la TU Delft, inclusiv proiectul PRYSTINE în valoare de 50 de milioane de euro pentru tehnologii de vehicule autonome, și a deținut roluri la Intel și în cercetarea academică privind arhitecturile de procesoare avansate.

Innatera este o companie de semiconductoare axată pe aducerea de inteligență cu consum redus de energie la “marginea senzorilor”. Inovația lor principală constă în procesoare neuronale cu impulsuri construite pe o arhitectură analog-mixtă care imită procesarea bazată pe evenimente a creierului. Aceste cipuri pot recunoaște modele în datele de senzori la niveluri de putere sub-miliwatt și latență ultra-scăzută, făcându-le ideale pentru aplicații care rulează mereu și au constrângeri de putere.

Ați co-fondat Innatera în 2018 cu o viziune de a aduce procesoare neuromorfice din laborator în dispozitive reale. Ce v-a determinat personal să începeți compania, și cum a evoluat această viziune de-a lungul ultimilor șapte ani?

Innatera a fost fondată cu o misiune clară: să aducă inteligență similară creierului direct la senzor. Semnele erau clare chiar și în 2018, dispozitivele integrând senzori din ce în ce mai complexe, și nevoia de detectare mereu activă crescând. Microcontrolerele lipseau de capacități de inteligență artificială eficiente din punct de vedere energetic, și chiar și acestea nu ar fi putut face prea multe în ceea ce privește procesarea continuă în dispozitive alimentate de baterii mici. Era clar că modul în care datele de senzori sunt procesate în aceste dispozitive trebuie să se schimbe, și deceniul de cercetare pe care l-am făcut la TUDelft privind calculul neuromorfic și procesarea eficientă din punct de vedere energetic părea să aibă un răspuns la această provocare.

Viziunea noastră a rămas consistentă – o lume mai inteligentă, mai curată și mai sigură, alimentată de inteligență ambientală. Prin aducerea de inteligență la senzori, cipurile noastre vor permite procesarea directă a datelor de senzori de la sursă, ducând la o reducere radicală a consumului de energie al inteligenței artificiale moderne. Ne propunem să facem un miliard de senzori inteligenți până în 2030.

Pulsar este primul pas în această călătorie – este primul microcontroler neuromorfic proiectat pentru adoptarea pe scară largă. El face inteligența inspirată de creier practică în dispozitive purtabile, dispozitive inteligente pentru casă, și sisteme industriale, printre alte cazuri de utilizare, și pune bazele pentru tehnologii adaptabile și autonome ale viitorului.

Pulsar se bazează pe o abordare fundamental nouă a procesării la nivelul senzorilor, realizată în urma a 7 ani de cercetare și inginerie intensă. Ce a început ca o aventură cu patru oameni a crescut în timp într-o echipă globală de 100 de persoane, din 15 țări, unite de o cultură centrată pe oameni, construită pe reziliență, creativitate și ambiție.

Pulsar este descris ca primul microcontroler neuromorfic cu adevărat destinat pieței de masă. Ce îl face diferit de cipurile neuromorfice anterioare care au rămas în mare parte confinate în laboratoarele de cercetare?

Focalizarea cercetării academice este adesea pe dezvoltarea de abordări inovatoare pentru a rezolva probleme dificile. Ca urmare, beneficiile soluțiilor tind să fie măsurate în izolare. Cu toate acestea, atunci când aceste tehnologii noi sunt dezvoltate pentru producție, ele trebuie să interacționeze cu alte părți ale sistemului, ceea ce adesea duce la diluarea beneficiilor. Acest lucru este valabil și pentru multe tehnologii de accelerare a inteligenței artificiale și neuromorfice – ele sunt integrate în sisteme care nu sunt proiectate cu aceleași principii în minte, ceea ce duce la un rezultat care este palid în ceea ce privește eficiența. Pulsar, pe de altă parte, este un microcontroler complet, autonom, proiectat special pentru procesarea eficientă a datelor de senzori la marginea extremă.

A fost proiectat de la zero pentru a integra tot ceea ce este necesar pentru procesarea datelor de senzori într-un singur cip: nuclee neuronale cu impulsuri analogice și digitale, acceleratoare CNN și FFT, și un subsistem RISC-V complet de 32 de biți pentru managementul sistemului și controlul senzorilor. Această arhitectură eterogenă permite lui Pulsar să transforme datele brute de senzori în informații actionabile direct pe dispozitiv, consumând până la 500 de ori mai puțină energie și rulează de 100 de ori mai repede decât procesoarele convenționale de inteligență artificială.

Dincolo de hardware, Pulsar abordează și barierele software de lungă durată. Kitul de dezvoltare software Talamo, cu integrare nativă PyTorch, face dezvoltarea neuromorfică accesibilă inginerilor mainstream și permite modele compacte sub 5KB să ruleze în bugete de putere sub-miliwatt. Încadrarea tuturor acestor caracteristici într-un pachet de 2,8 x 2,6 mm elimină nevoia de configurații multi-cip urițe, făcând din Pulsar primul procesor neuromorfic gata pentru implementare pe piața de masă.

Accesibilitatea este un tema importantă pentru Innatera. Cum Talamo SDK, în special cu integrarea PyTorch, reduce barierele pentru dezvoltatori care sunt noi în calculul neuromorfic?

Pentru decenii, principala barieră pentru adoptarea neuromorfică nu a fost datorată hardware-ului, ci lipsei de unelte prietenoase pentru dezvoltatori. Dezvoltatorii s-au confruntat cu curbe de învățare abrupte și fluxuri de lucru neobișnuite, ceea ce a încetinit inovarea. Talamo abordează direct această problemă, oferind un SDK bazat pe PyTorch care permite inginerilor să proiecteze, să antreneze și să implementeze rețele neuronale cu impulsuri prin fluxuri de lucru familiare. Modele compacte pot fi integrate ușor în arhitecturi de senzori existente, permițând inteligență mereu activă în chiar și cele mai mici dispozitive cu consum redus de energie. Prin eliminarea complexității și accelerarea dezvoltării, Talamo face calculul neuromorfic accesibil dezvoltatorilor mainstream și accelerează calea de la prototip la produs.

Din punct de vedere tehnic, cum echilibrați acceleratoarele analogice și digitale cu impulsuri din interiorul lui Pulsar pentru a gestiona eficient sarcinile de lucru diverse?

Arhitectura lui Pulsar combină nuclee analogice și digitale cu impulsuri pentru a optimiza consumul de energie și flexibilitatea. Nucleele analogice oferă procesare ultra-eficientă pentru sarcini de lucru continue, mereu active, unde fiecare microwatt contează. Nucleele digitale oferă programabilitate și precizie pentru sarcini mai complexe sau variabile, tot într-un interval de putere eficient. Sarcinile de lucru sunt distribuite între cele două, în funcție de nevoile aplicației, asigurând că energia este consumată doar atunci când datele se schimbă. Acestă abordare bazată pe evenimente permite lui Pulsar să mențină performanțe sub-miliwatt, păstrând în același timp flexibilitatea de a susține aplicații reale diverse.

Ne puteți descrie un flux de lucru tipic pentru un dezvoltator – de la antrenarea unui model la implementarea lui pe Pulsar – și unde se realizează cele mai mari câștiguri de eficiență?

Fluxul de lucru începe în PyTorch, unde dezvoltatorii proiectează și antrenează modelele lor, așa cum ar face pentru inteligența artificială convențională. Folosind SDK-ul Talamo de la Innatera, modelul este convertit într-o rețea neuronală cu impulsuri optimizată pentru hardware-ul lui Pulsar. Dezvoltatorii pot apoi simula, rafina și implementa modelul direct pe cip, adesea cu amprente de doar 5KB. Pașii de dezvoltare a modelului sunt integrați într-un flux de dezvoltare mai larg de pipeline, care permite dezvoltatorilor să construiască cod care vizează RISC-V, precum și acceleratorul CNN, într-un mod unificat. Acest lucru se traduce printr-o experiență de dezvoltare îmbunătățită și un timp de dezvoltare mai scurt.

Cele mai mari câștiguri de eficiență se realizează odată ce modelul este implementat și rulează pe nucleele cu impulsuri ale lui Pulsar. În contrast cu microcontrolerele convenționale care consumă putere continuu, Pulsar calculează doar atunci când datele de intrare se schimbă. Acest lucru permite sarcinilor mereu active, cum ar fi recunoașterea gesturilor sau detectarea prezenței cu radar, să ruleze continuu la niveluri sub-miliwatt, oferind îmbunătățiri de ordinul magnitudinii în ceea ce privește eficiența energetică, menținând în același timp o acuratețe ridicată și o latență extrem de scăzută.

Care sectoare arată adoptarea cea mai rapidă a tehnologiei dvs., și puteți împărtăși exemple de clienți sau parteneri timpurii care implementează deja Pulsar în produse?

Adoptarea lui Pulsar se întâmplă cel mai rapid în domenii unde detectarea mereu activă și puterea ultra-scăzută contează cel mai mult, incluzând case inteligente, dispozitive purtabile și siguranță industrială. Un exemplu bun în acest sens este Aaroh Labs, care a dezvoltat detectoare de fum de ultimă generație alimentate de Innatera, prezentate recent la SEMICON India 2025. Aceste dispozitive fac mai mult decât să detecteze fumul, combinând detectarea fumului cu monitorizarea prezenței umane, creând o conștientizare situatională mai bogată și permițând sisteme de siguranță mai inteligente pentru medii rezidențiale, comerciale și industriale.

Abordarea neuromorfică se poate extinde și la urmărirea activelor și monitorizarea mediului, cu implicații largi pentru îngrijirea sănătății conectate și orașe inteligente. La SEMICON India, CYRAN AI Solutions a prezentat cum tehnologia Innatera este integrată în sisteme de senzori compacte, cum ar fi dispozitivele purtabile de electromiografie (EMG) pentru recunoașterea gesturilor, subliniind potențialul inteligenței artificiale neuromorfice de a permite interacțiuni om-mașină intuitive.

Aceste implementări timpurii nu sunt decât începutul, semnalând că calculul neuromorfic trece de la teorie la practică și se răspândește rapid în aplicații reale.

În demonstrațiile pe care le-am văzut, am văzut exemple precum recunoașterea gesturilor cu putere ultra-scăzută și detectarea prezenței cu radar, care consumă sub un miliwatt. Cum validați acuratețea și fiabilitatea în medii atât de constrânse?

Validarea depinde adesea de aplicație, și pe lângă acuratețe, ratele de detectare a falsului pozitiv și falsului negativ oferă o indicație critică a fiabilității unei soluții. Adesea, clienții au indicatori de performanță specifici și condiții de testare pentru validare. Flexibilitatea lui Pulsar este cheia care permite soluții cuprinzătoare care permit clienților să bifeze toate căsuțele pentru cazul lor de utilizare. Comparațiile sunt făcute prin benchmarking împotriva microcontrolerelor și acceleratorilor convenționali, care de obicei consumă de 40 până la 100 de ori mai multă putere pentru aceleași sarcini.

În demonstrațiile din lumea reală, cum ar fi detectarea prezenței cu radar și clasificarea scenei audio, Pulsar oferă în mod constant acuratețe de peste 90% în timp ce rămâne în bugete sub-miliwatt. Acest lucru permite funcționarea continuă fără a sacrifica fiabilitatea, ceva pe care sistemele tradiționale mereu active trebuiau să compromită prin trezire din somn, limitarea performanței sau externalizarea în cloud.

V-ați poziționat Pulsar ca fiind complementar NPUnor și CPU-urilor convenționale. Cum vedeți calculul neuromorfic integrându-se în stiva de siliciu a dispozitivelor inteligente viitoare?

Pulsar este proiectat ca primul cip cu care senzorii comunică. El procesează datele local la putere ultra-scăzută, transformând semnalele brute de senzori în informații actionabile și semnificative, direct la sursă. NPU-urile și CPU-urile pot fi angajate doar atunci când se necesită procesare mai grea.

Acest lucru face procesoarele neuromorfice un strat complementar în stiva de siliciu; o bază mereu conștientă și mereu activă care prelungește durata de viață a dispozitivului, reduce consumul de energie și îmbunătățește răspunsul. Pulsar ia sarcina procesării datelor de senzori de la componentele tradiționale de înaltă putere din sistem, permițându-le să fie oprite în multe dispozitive și, în unele cazuri, chiar eliminate complet. Acest lucru conduce la dispozitive mai inteligente și mai durabile.

Care este rolul colaborărilor cu parteneri precum Aaroh Labs și CYRAN AI Solutions în accelerarea adoptării reale a inteligenței artificiale neuromorfice?

Parteneriatele acționează ca podul dintre tehnologia de break-through și adoptarea pe scară largă. Prin colaborarea cu inovatori precum Aaroh Labs și CYRAN AI Solutions, Innatera asigură că Pulsar este validat în medii reale și personalizat pentru verticale specifice. Aaroh Labs aduce inteligență neuromorfică în infrastructura critică de siguranță, în timp ce CYRAN AI Solutions demonstrează potențialul său în interacțiuni om-mașină intuitive. Aceste colaborări demonstrează versatilitatea tehnologiei, reduc barierele pentru alți adoptatori și construiesc încredere în implementarea procesoarelor neuromorfice la scară.

Parteneriatele noastre cu furnizorii de senzori, cum ar fi Socionext, ne permit să împachetăm inteligența direct în modulul de senzor, simplificând adoptarea și implementarea senzorilor inteligenți în dispozitive. Mai mult, astfel de colaborări consolidează ecosistemul nostru puternic și în creștere, accelerând răspândirea calculului neuromorfic în industrie.

Privind spre viitor, vedeți Pulsar și succesorii săi mutându-se spre învățarea și adaptarea pe dispozitiv, și nu doar inferență la margine?

Absolut. Cu Pulsar, am doar atins suprafața a ceea ce poate face neuromorficul. Procesoarele neuromorfice sunt în mod inerent bine adaptate pentru învățarea și adaptarea online, și Pulsar pune bazele pentru dispozitive care pot face mult mai mult decât doar detectarea și răspunsul.

Calculul neuromorfic este pe cale să permită o nouă generație de dispozitive de margine adaptabile și autonome; sisteme care învață, se auto-calibrează și se optimizează în timp real, rulează pe baterii mici. Această evoluție va debloca o gamă largă de aplicații, de la dispozitive purtabile care se adaptează la comportamentul dvs. pe fugă, la sisteme industriale care prevăd și previn eșecurile cu un consum minim de energie. Obiectivul pe termen lung este să creăm dispozitive care sunt la fel de inteligente pe cât sunt de continuu adaptabile și rezistente, redefinind ceea ce este cu adevărat posibil la margine.

Mulțumim pentru acest interviu excelent; cititorii care doresc să afle mai multe trebuie să viziteze Innatera.