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 încorporate. Anterior, el a gestionat cercetarea finanțată de UE la TU Delft, inclusiv proiectul PRYSTINE de 50 de milioane de euro pe tehnologii de vehicule autonome, și a deținut roluri la Intel (INTC ) și în cercetarea academică pe arhitecturi de procesoare avansate.

Innatera este o companie de semiconductoare care se axează pe aducerea inteligenței 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, cu consum redus de energie.

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 înființați 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 integrate cu senzori din ce în ce mai complexe, și nevoia de detectare mereu activă era în creștere. Microcontrolerele lipseau de capacități AI eficiente din punct de vedere energetic, și chiar și atunci ar fi putut muta doar puțin această problemă atunci când vine vorba de procesare continuă în dispozitive alimentate de baterii mici. A fost 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 efectuat la TUDelft pe calcul neuromorfic și procesare eficientă din punct de vedere energetic părea să aibă un răspuns la această provocare.

Viziunea noastră a rămas consecventă – un world mai inteligent, mai curat și mai sigur, alimentat de inteligență ambientală. Prin aducerea inteligenței 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 de masă. Acesta face inteligența inspirată de creier practică în dispozitive purtabile, dispozitive smart home și sisteme industriale, printre alte cazuri de utilizare, și pune bazele pentru tehnologii adaptive și autonome ale viitorului.

Pulsar se bazează pe o abordare fundamental nouă a procesării la nivel de senzor, realizată în urma a 7 ani de cercetare și inginerie intensă. De la început, ca o aventură cu patru oameni, a crescut într-o echipă globală de 100 de oameni, în 15 țări, uniți de o cultură axată pe oameni, construită pe reziliență, creativitate și ambiție.

Pulsar este descris ca primul microcontroler neuromorfic cu adevărat pentru piața de masă. Ce îl face diferit de procesoarele neuromorfice anterioare care au rămas în mare parte confinate în laboratoare 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 implementate în 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 AI convenționale și neuromorfice – ele sunt integrate în sisteme care nu sunt proiectate cu aceleași principii în minte, ceea ce duce la un rezultat care palidează în eficiență. Pulsar, pe de altă parte, este un microcontroler complet, autonom, proiectat 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 analog și digitale, acceleratoare CNN și FFT, și un subsistem RISC-V complet de 32 de biți pentru gestionarea sistemului și controlul senzorilor. Această arhitectură eterogenă permite Pulsar să transforme semnalele brute de senzori în informații actionabile direct la dispozitiv, consumând până la 500 de ori mai puțină energie și rulează de 100 de ori mai rapid decât procesoarele AI convenționale.

Pe lângă hardware, Pulsar abordează și barierele de software. Kit-ul de dezvoltare 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 elemente într-un pachet de 2,8 x 2,6 mm, Pulsar elimină nevoia de configurații multi-cip, făcându-l primul procesor neuromorfic gata pentru implementare de masă.

Accesibilitatea este un mare temă pentru Innatera. Cum Kit-ul de dezvoltare Talamo, în special cu integrarea PyTorch, reduce barierele pentru dezvoltatorii 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 prin oferirea unui kit de dezvoltare bazat pe PyTorch care permite inginerilor să proiecteze, să antreneze și să implementeze rețele neuronale cu impulsuri prin fluxuri de lucru familiare. Modelele 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 analog și digitale cu impulsuri din interiorul Pulsar pentru a gestiona diverse sarcini de lucru în mod eficient? 

Arhitectura Pulsar combină nuclee analog și digitale cu impulsuri pentru a optimiza consumul de energie și flexibilitate. Nucleele analog oferă procesare ultra-eficientă pentru sarcini continue de senzori care rulează mereu, unde fiecare microwatt contează. Nucleele digitale oferă programabilitate și precizie pentru sarcini mai complexe sau variabile, încă 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. Acest abordaj bazat pe evenimente permite Pulsar să mențină performanțe sub-miliwatt, păstrând în același timp flexibilitatea de a suporta diverse aplicații din lumea reală.

Ne puteți ghida prin fluxul de lucru al unui dezvoltator – de la antrenarea unui model la implementarea acestuia pe Pulsar – și unde sunt realizate cele mai mari câștiguri de eficiență?

Fluxul de lucru începe în PyTorch, unde dezvoltatorii proiectează și antrenează modelele, așa cum ar face pentru inteligență artificială convențională. Utilizând kit-ul de dezvoltare Talamo al Innatera, modelul este convertit într-o rețea neuronală cu impulsuri optimizată pentru hardware-ul Pulsar. Dezvoltatorii pot 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 aplicații care permit dezvoltatorilor să construiască cod care vizează RISC-V, precum și acceleratorul CNN, într-un mod unitar. Acest lucru se traduce într-o experiență de dezvoltare îmbunătățită și un timp de dezvoltare mai scurt.

Cele mai mari câștiguri de eficiență se realizează odată ce modelul este în funcțiune pe nucleele cu impulsuri bazate pe evenimente ale Pulsar. În contrast cu microcontrolerele convenționale care consumă energie continuu, Pulsar calculează doar atunci când datele de intrare se schimbă. Acest lucru permite sarcini 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 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 care implementează deja Pulsar în produse?

Adoptarea Pulsar se întâmplă cel mai rapid în domenii unde detectarea mereu activă și consumul redus de energie sunt esențiale, inclusiv case inteligente, dispozitive purtabile și siguranță industrială. Un exemplu bun 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 prin combinarea detectării fumului cu monitorizarea prezenței umane, creând o conștientizare situațională mai bogată și permițând sisteme de siguranță mai inteligente pentru medii rezidențiale, comerciale și industriale.

Aceeași abordare neuromorfică se poate extinde 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 compacte de senzori, cum ar fi dispozitivele purtabile de electromiografie (EMG) pentru recunoașterea gesturilor, subliniind potențialul inteligenței artificiale neuromorfice de a permite interacțiuni umano-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 consum redus de energie și detectarea prezenței cu radar care consumă sub un miliwatt. Cum validați acuratețea și fiabilitatea în astfel de medii constrânse?

Validarea depinde adesea de aplicație, și, pe lângă acuratețe, ratele de detectare fals pozitivă și fals negativă oferă o indicație critică a fiabilității unei soluții. Adesea, clienții au indicatori de performanță specifici și condiții de testare pentru validare. Flexibilitatea Pulsar este cheia care permite soluții cuprinzătoare care permit clienților să bifeze toate căsuțele pentru cazul lor de utilizare. Comparațiile sunt efectuate prin benchmarking împotriva microcontrolerelor și acceleratorilor convenționali, care de obicei consumă de 40-100 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 livrează în mod constant acuratețe de peste 90% în timp ce rămâne în bugete sub-miliwatt. Acest lucru permite funcționarea continuă fără a compromite fiabilitatea, ceva pe care sistemele tradiționale mereu active au trebuit să îl facă prin trezire din somn, limitarea performanței sau externalizarea către cloud.

Ați poziționat Pulsar ca fiind complementar procesoarelor NPUs și CPUs convenționale. Cum vedeți calculul neuromorfic integrându-se în stiva de siliciu mai largă a dispozitivelor inteligente viitoare?

Pulsar este proiectat ca primul cip cu care senzorii comunică. Acesta procesează datele local la putere ultra-scăzută, transformând semnalele brute de senzori în informații actionabile direct la sursă. NPUs și CPUs pot fi implicați doar atunci când se necesită o procesare mai grea.

Acest lucru face procesoarele neuromorfice un strat complementar în stiva de siliciu; o bază mereu conștientă, mereu activă, care prelungește durata de viață a dispozitivului, reduce consumul de energie și îmbunătățește răspunsul. Pulsar preia sarcina de procesare a 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 duce la dispozitive mai inteligente și mai durabile.

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

Parteneriatele acționează ca podul dintre tehnologia de ultimă oră 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 adaptat pentru verticale specifice. Aaroh Labs aduce inteligență neuromorfică în infrastructura critică de siguranță, în timp ce CYRAN AI Solutions demonstrează potențialul său în interacțiunea intuitivă om-mașină. 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 precum Socionext ne permit să împachetăm inteligența direct în modulul de senzor, simplificând adoptarea și implementarea senzorilor inteligenți în dispozitive. Mai mult, astfel de colaborări întăresc ecosistemul nostru deja 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?

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

Calculul neuromorfic este pe cale să permită o nouă generație de dispozitive adaptive și autonome de margine; 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. în timp real, la sisteme industriale care previn și prezic defecțiuni cu consum minim de energie. Obiectivul pe termen lung este de a crea dispozitive care sunt la fel de inteligente pe cât sunt și continuu adaptive și reziliente, redefinind ceea ce este cu adevărat posibil la margine.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe, li se recomandă să viziteze Innatera.