कैसे न्यूरोमॉर्फिक चिप नाटकीय रूप से कम करता है रोलिंग रोबोट के लिए बिजली की आवश्यकताएं ?

  बिजिंग, चीन में सिंघुआ यूनिवर्सिटी के सेंटर फॉर ब्रेन-इंस्पायर्ड कंप्यूटिंग रिसर्च के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक न्यूरोमॉर्फिक चिप को उन्नत किया है, जो एक बिल्ली और चूहे के प्रकार के रोलिंग रोबोट की बिजली की खपत को लगभग आधे से कम कर सकता है।  पारंपरिक NVIDIA चिप को AI पैकेज के लिए डिज़ाइन किया गया है।  साइंस रोबोटिक्स जर्नल में प्रकाशित अपने पेपर में, संस्था ने लेआउट अवधारणाओं का वर्णन किया है जो उन्होंने चिप बनाने के लिए उपयोग की थी और जांच के दौरान यह कितनी अच्छी तरह से काम करता था।

  जैसे-जैसे एआई एप्लिकेशन परिपक्व होते जाते हैं, वे अधिक जटिल होते जाते हैं और उन्हें चलाने के लिए अधिक ऊर्जा की आवश्यकता होती है, जो अनुशासन के भीतर काम करने वाले आत्मनिर्भर रोबोटों के लिए परेशानी का सबब बन सकता है।  इनमें से अधिकांश संरचनाएं पूरी तरह से तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग पर आधारित हैं।  इस नए प्रयास में, शोधकर्ताओं का मानना ​​​​था कि समान दक्षताओं के साथ एक चिप का निर्माण करना, लेकिन पूरी तरह से न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग तकनीक पर आधारित हो सकता है, बहुत कम ताकत का उपयोग कर सकता है।  उन्होंने एक न्यूरोमॉर्फिक चिप का निर्माण किया जिसे टियांजिकएक्स कहा जाता है और इसे एक छोटे रोलिंग रोबोट में रखा जाता है जिसे टियांजिकैट कहा जाता है।

  चिप spatiotemporal लोच से प्रभावित हो जाता है जो इसके स्रोतों के अनुकूली आवंटन की अनुमति देता है और साथ ही एक से अधिक दायित्वों का शेड्यूलिंग (रोबोट के पास माउस की धुन रखने और उसका पीछा करने का एक अच्छा तरीका था, जबकि एक ही समय में प्रसंस्करण और प्रतिक्रिया करना  बाधाओं के बारे में तथ्य)।  इसमें एक उच्च-स्तरीय मॉड्यूल भी था जो दी गई आवश्यकताओं और रोबोट की शारीरिक संरचना के बीच की जगह को पाटता था।

  टियांजिकैट को तब एक लक्ष्य का पालन करने और ऑनबोर्ड सेंसर से रिकॉर्ड के उपयोग की सीमाओं में चलने से दूर रखने के लिए प्रोग्राम किया गया था।  इस स्थिति में लक्ष्य एक रोलिंग, रिमोट-प्रबंधित खिलौने में बदल गया, जिसके शिखर पर एक कार्टून माउस चिपका हुआ था।  शोधकर्ताओं ने इसे बिल्ली और चूहे के उपक्रम के रूप में बताया।

  शोधकर्ताओं ने यांत्रिक बिल्ली को बाधाओं को दूर रखते हुए माउस का पीछा करने में काफी सक्षम पाया।  यह चूहे को फंसाने में भी सक्षम हो गया।  तियानजिकैट ने उसी NVIDIA चिप-आधारित रोबोट की तुलना में केवल 50% कम बिजली का उपयोग किया।  और इसके अलावा उन्होंने पाया कि उनके न्यूरोमॉर्फिक चिप-आधारित पूरी तरह से रोबोट ने विलंबता को कम कर दिया था - एनवीआईडीआईए मुख्य रूप से आधारित गैजेट की तुलना में बहत्तर गुना कम, रोबोट को चयन को एक बड़ा सौदा जल्दी करने की इजाजत देता है।