Нейроморфный двигатель вращает робота, сокращая энергопотребление на 99,75%

Моушн-дизайн INSIDER

Катящийся робот следует за Сяоцю Анем, аспирантом машиностроения, руководствуясь целью:красным куском картона на стальной палке. (Изображение:Мингзе Чен, Лаборатория наноинженерии и наноустройств, Мичиганский университет)

Аналоговые вычисления возвращаются с аппаратным обеспечением, которое обрабатывает и хранит информацию в одном и том же месте, подобно биологическим нейронам. Меньший по размеру, более легкий и более энергоэффективный компьютер, продемонстрированный в Мичиганском университете, может помочь сэкономить вес и мощность автономных дронов и вездеходов, что повлечет за собой более широкие последствия для автономных транспортных средств.

Согласно исследованию, опубликованному в журнале Science Advances, автономный контроллер имеет одно из самых низких требований к энергопотреблению. . Его мощность составляет всего 12,5 микроватт — примерно как у кардиостимулятора. В ходе испытаний катящийся робот, использующий контроллер, смог преследовать цель, зигзагообразную по коридору, с той же скоростью и точностью, что и с обычным цифровым контроллером. Во втором испытании с рычагом, который автоматически менял положение, новый контроллер показал себя так же хорошо.

«Эта работа представляет новаторское наноэлектронное устройство, предназначенное для аппаратных платформ, которые могут эффективно выполнять вычисления с помощью архитектур нейронных сетей», — сказал Сяоган Лян, профессор машиностроения Университета штата Массачусетс и автор исследования.

Высокая эффективность и миниатюризация особенно важны для таких приложений, как дроны и космические вездеходы, где вес и энергия имеют большое значение. Однако обычные автономные транспортные средства также могут извлечь выгоду из этой технологии. Согласно предыдущим исследованиям, миллиард часов автономного вождения автомобиля в год может потреблять больше энергии, чем современные центры обработки данных во всем мире вместе взятые.

Аналоговые вычисления, от которых практически отказались в пользу более низкого энергопотребления и более высокой точности цифровых технологий, могут показаться маловероятными, но относительно новый элемент схемы меняет правила игры. Мемристор, предложенный в 1971 году и впервые продемонстрированный в 2008 году, хранит информацию в своем электрическом сопротивлении. Когда он подвергается воздействию напряжения, он уменьшает сопротивление, которое будет оказываться следующему сигналу. Некоторые мемристоры со временем могут забывать предыдущие сигналы и возвращаться к своему первоначальному сопротивлению — поведение, похожее на расслабление нейронов. Именно такой тип создала команда Ляна.

Катящийся робот следует за Сяоцю Анем, аспирантом машиностроения, руководствуясь целью:красным куском картона на стальной палке. На вставке показано изображение с камеры робота. (Видео:Мингзе Чен, Лаборатория наноинженерии и наноустройств, Мичиганский университет)

Поскольку мемристорные сети уже во многом функционируют как нейронные сети, они могут функционировать как искусственные нейронные сети гораздо эффективнее, чем обычные компьютеры на основе транзисторов. Кроме того, для датчиков и исполнительных механизмов, которые сами являются аналоговыми, сохранение аналоговой обработки экономит затраты энергии на преобразование сигналов между аналоговыми и цифровыми.

Команда построила свои мемристорные схемы в Центре нанопроизводства Лурье в Университете штата Мэриленд, потерев руку с золотым наконечником диаметром примерно 30 микрон о кремниевый чип — это все равно, что потереть воздушный шарик о волосы, чтобы они приклеились к стене статическим электричеством. Затем электрические заряды направляли испаренный селенид висмута, чтобы он накапливался вдоль восьми пересекающихся линий толщиной около 15 нанометров, расположенных подобно доске для игры в крестики-нолики. Затем они нанесли электроды из титана и золота на концы каждой линии.

Новый мемристорный контроллер (справа) сравнивается со стандартным контроллером (слева) на испытательном стенде для контроллеров дронов. Ротор дрона должен поднять рычаг в заданное положение после опирания на землю, а затем вернуть это положение после нажатия рычага. (Видео:Мингзе Чен, Сяоцю Ан и Нихал Сехон, Лаборатория наноинженерии и наноустройств, Мичиганский университет)

Они вводили сигналы через один электрод и считывали их с пяти электродов на другой стороне чипа, каждый из которых представлял собой нейрон. В ходе исследования данные камеры катящегося робота необходимо было преобразовать в аналоговые сигналы в кремниевом процессоре перед прохождением через мемристорную сеть. Аналогичным образом, для рычага данные о положении рычага поступали в мемристорную сеть через кремниевый процессор, и он создавал основу для инструкций по запуску прикрепленного ротора дрона, чтобы поднять рычаг в правильное положение.

"Устройства, подобные нашему, могли бы позволить роботам вести себя интуитивно, как люди, например, вы можете коснуться очень горячей воды и отдернуть руку. Реакция управления может быть менее точной, но она может быть очень быстрой", - сказал Мингзе Чен, недавний доктор философии. высшее образование в области машиностроения.

"Периферийные вычисления означают, что информации не нужно отправлять в центр обработки данных для обработки, как нервы и мышцы нашей руки могут реагировать, не отправляя информацию в наш мозг. Периферийные вычисления могут работать быстрее и с меньшим энергопотреблением, поскольку мы не тратим время и энергию на передачу данных".

Источник 

Расшифровка

Стенограмма этого видео недоступна.