Intel Labs Giới Thiệu Phương Pháp Mới Để Học Đối Tượng Dựa Trên Mạng Nơ-Ron

Các nhà nghiên cứu tại Intel (INTC ) Labs, hợp tác với Viện Công nghệ Italy và Đại học Kỹ thuật Munich, đã giới thiệu một phương pháp mới để học đối tượng dựa trên mạng nơ-ron. Phương pháp mới này nhắm vào các ứng dụng robot trong tương lai như trợ lý robot tương tác với môi trường không bị hạn chế, hiện diện trong các tình huống như hậu cần và chăm sóc sức khỏe.

Nghiên cứu mới này có thể chứng minh là rất quan trọng để cải thiện khả năng dịch vụ hoặc sản xuất của robot trong tương lai.

Bài báo nghiên cứu có tiêu đề “Học Liên Tục Tương Tác Cho Robot: Một Phương Pháp Dựa Trên Neuromorphic” đã được trao giải “Bài Báo Tốt Nhất” tại Hội Nghị Quốc Tế Về Hệ Thống Neuromorphic (ICONS) năm 2022 do Phòng Thí Nghiệm Quốc Gia Oak Ridge tổ chức.

Học Đối Tượng và Tính Toán Neuromorphic

Các phương pháp học đối tượng mới và tương tác sử dụng tính toán neuromorphic để cho phép robot khám phá các đối tượng mới.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng các mô hình mới để chứng minh học tương tác trên chip neuromorphic Loihi và họ đã đạt được mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn tới 175 lần khi học các thể hiện đối tượng mới. Họ cũng đạt được tốc độ và độ chính xác tương tự hoặc tốt hơn so với các phương pháp thông thường chạy trên CPU.

Hình Ảnh: Intel Labs

Các nhà nghiên cứu đã có thể đạt được điều này bằng cách thực hiện kiến trúc mạng nơ-ron xung trên Loihi, cho phép họ định vị việc học của đối tượng trong một lớp synapse nhựa duy nhất. Nó cũng tính đến các góc nhìn khác nhau của đối tượng bằng cách tuyển dụng các nơ-ron mới theo nhu cầu. Quá trình học tập sau đó có thể diễn ra tự động trong khi tương tác với người dùng.

Yulia Sandamirskaya là tác giả chính của bài báo và là trưởng nhóm nghiên cứu robot trong phòng thí nghiệm tính toán neuromorphic của Intel.

“Khi một người học một đối tượng mới, họ nhìn vào nó, xoay nó xung quanh, hỏi nó là gì và sau đó họ có thể nhận ra nó lại trong tất cả các thiết lập và điều kiện khác nhau ngay lập tức,” Sandamirskaya nói. “Mục tiêu của chúng tôi là áp dụng các khả năng tương tự cho các robot trong tương lai làm việc trong các thiết lập tương tác, cho phép chúng thích nghi với những điều không lường trước được và làm việc tự nhiên hơn cùng con người. Kết quả của chúng tôi với Loihi củng cố giá trị của tính toán neuromorphic cho tương lai của robot.”

Hình Ảnh: Intel Labs

Nghiên Cứu Tính Toán Neuromorphic Của Intel Labs

Intel Labs là một trong những đơn vị hàng đầu trong lĩnh vực nghiên cứu tính toán neuromorphic, làm việc để “giúp hiện thực hóa mục tiêu của tính toán neuromorphic trong việc cho phép các thiết bị thông minh và hệ thống tự động hóa thế hệ tiếp theo.”

Tính toán neuromorphic được hướng dẫn bởi các nguyên tắc của tính toán nơ-ron sinh học và nó dựa trên các phương pháp thuật toán mới để mô phỏng não bộ con người và cách nó tương tác với thế giới.

Phương pháp kiến trúc tính toán neuromorphic sẽ chịu trách nhiệm cung cấp năng lượng cho các giải pháp trí tuệ nhân tạo tự động hóa trong tương lai đòi hỏi cả hiệu quả năng lượng và học tập liên tục. Nó đã được áp dụng trong các lĩnh vực như robot, cảm biến, chăm sóc sức khỏe và các ứng dụng trí tuệ nhân tạo quy mô lớn.