새로운 디자인은 기존 센서와 신경망 프로세서를 교체하고 구축하기 위해 스택 가능하고 재구성 가능합니다.

엔지니어는 인공 지능 칩을 구축
새로운 디자인은 기존 센서와 신경망 프로세서를 교체하고 구축하기 위해 스택 가능하고 재구성 가능합니다.
날짜:
2022년 6월 13일
원천:
매사추세츠 공과 대학
요약:
엔지니어들은 지속 가능한 모듈식 전자 제품을 염두에 두고 새로운 인공 지능 칩을 구축했습니다. 새로운 센서나 업데이트된 프로세서를 추가하기 위해 교체하거나 쌓을 수 있는 레이어로 칩을 재구성할 수 있습니다.


휴대전화, 스마트워치 및 기타 웨어러블 기기가 새 모델을 위해 보류되거나 폐기될 필요가 없는 보다 지속 가능한 미래를 상상해 보십시오. 대신 기존 빌드에 통합된 LEGO 브릭과 같이 장치의 내부 칩에 스냅하는 최신 센서 및 프로세서로 업그레이드할 수 있습니다. 이러한 재구성 가능한 칩웨어는 전자 폐기물을 줄이면서 장치를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.

이제 MIT 엔지니어들은 쌓을 수 있고 재구성 가능한 인공 지능 칩을 위한 LEGO와 같은 디자인으로 모듈식 비전을 향한 발걸음을 내디뎠습니다.

이 디자인은 칩 레이어가 광학적으로 통신할 수 있도록 하는 발광 다이오드(LED)와 함께 감지 및 처리 요소의 교대 레이어로 구성됩니다. 다른 모듈식 칩 설계는 기존 배선을 사용하여 레이어 간에 신호를 전달합니다. 이러한 복잡한 연결은 절단 및 재배선이 불가능하지는 않더라도 어렵기 때문에 스택 가능한 설계를 재구성할 수 없습니다.

MIT 설계는 물리적 와이어가 아닌 빛을 사용하여 칩을 통해 정보를 전송합니다. 따라서 칩은 예를 들어 새로운 센서나 업데이트된 프로세서를 추가하기 위해 교체하거나 쌓을 수 있는 레이어로 재구성될 수 있습니다.

강지훈 MIT 박사후 연구원은 "빛, 압력, 냄새 등 원하는 만큼 컴퓨팅 레이어와 센서를 추가할 수 있다"고 말했다. "레이어 조합에 따라 무한한 확장성을 갖기 때문에 이것을 레고와 같은 재구성 가능한 AI 칩이라고 부릅니다."

연구원들은 슈퍼컴퓨터나 클라우드 기반 컴퓨팅과 같은 중앙 또는 분산 리소스와 독립적으로 작동하는 자급식 센서 및 기타 전자 장치인 에지 컴퓨팅 장치에 이 설계를 적용하기를 열망하고 있습니다.

김지환 MIT 기계공학부 부교수는 “센서 네트워크를 기반으로 하는 사물인터넷 시대에 접어들면서 다기능 에지 컴퓨팅 장치에 대한 수요가 급격히 확대될 것”이라고 말했다. "우리가 제안한 하드웨어 아키텍처는 미래에 에지 컴퓨팅의 높은 다양성을 제공할 것입니다."

팀의 결과는 Nature Electronics 에 게재되었습니다 . 김, 강 외에 MIT 공동 제1저자인 최찬열, 김현석, 송민규, 기고저자인 연한울, 장셀레스타, 서준민, 신지호, 루광계, 박보인, 김영인, 이한얼, 이도윤, 방수빈, 배상훈, 금훈석, 팽린과 하버드대, 청화대, 절강대 등의 협력자들.

길을 밝히다

팀의 디자인은 현재 기본적인 이미지 인식 작업을 수행하도록 구성되어 있습니다. 그것은 인공 시냅스로 만든 이미지 센서, LED 및 프로세서의 계층화를 통해 수행됩니다. 즉, 팀이 이전에 개발한 메모리 저항 어레이 또는 "멤리스터"로 물리적 신경망 또는 "brain-on"으로 함께 기능합니다. -어 칩." 각 어레이는 외부 소프트웨어나 인터넷 연결 없이 칩에서 직접 신호를 처리하고 분류하도록 훈련될 수 있습니다.

새로운 칩 설계에서 연구원들은 이미지 센서를 인공 시냅스 어레이와 짝을 지어 각각 특정 문자(이 경우 M, I 및 T)를 인식하도록 훈련했습니다. 기존의 접근 방식은 센서의 신호를 물리적 와이어를 통한 프로세서 대신 팀은 물리적 연결 없이도 레이어 간의 통신이 가능하도록 각 센서와 인공 시냅스 어레이 사이에 광학 시스템을 제작했습니다.

김현석 MIT 박사후 연구원은 "다른 칩은 물리적으로 금속을 통해 배선되기 때문에 재배선과 재설계가 어렵기 때문에 새로운 기능을 추가하려면 새로운 칩을 만들어야 한다"고 말했다. "우리는 물리적인 와이어 연결을 광통신 시스템으로 교체하여 원하는 방식으로 칩을 쌓고 추가할 수 있는 자유를 제공합니다."

팀의 광통신 시스템은 쌍을 이루는 광검출기와 LED로 구성되며 각각은 작은 픽셀로 패턴화되어 있습니다. 광검출기는 데이터를 수신하는 이미지 센서와 다음 레이어로 데이터를 전송하는 LED를 구성합니다. 신호(예: 문자 이미지)가 이미지 센서에 도달하면 이미지의 조명 패턴이 특정 구성의 LED 픽셀을 인코딩하고, 이는 차례로 다른 광검출기 레이어를 자극하고 신호를 기반으로 분류하는 인공 시냅스 어레이를 자극합니다. 들어오는 LED 조명의 패턴과 강도.

쌓기

팀은 약 4제곱밀리미터 또는 약 색종이 조각 크기의 컴퓨팅 코어로 단일 칩을 제작했습니다. 이 칩은 각각 이미지 센서, 광통신 레이어, M, I, T의 세 글자 중 하나를 분류하기 위한 인공 시냅스 어레이로 구성된 세 개의 이미지 인식 "블록"으로 쌓여 있습니다. 칩을 만들고 각 신경망 어레이가 응답하여 생성한 전류를 측정했습니다. (전류가 클수록 이미지가 실제로 특정 배열이 인식하도록 훈련된 문자일 가능성이 커집니다.)

팀은 칩이 각 문자의 선명한 이미지를 정확하게 분류했지만 I와 T와 같이 흐릿한 이미지를 구별할 수 없다는 것을 발견했습니다. 그러나 연구원들은 칩의 처리 계층을 더 나은 방향으로 빠르게 교체할 수 있었습니다. 노이즈 제거" 프로세서를 사용하여 칩을 찾은 다음 이미지를 정확하게 식별했습니다.

"우리는 스택 가능성, 교체 가능성 및 칩에 새로운 기능을 삽입할 수 있는 능력을 보여주었습니다."라고 MIT 박사후 연구원 송민규가 말했습니다.

연구원들은 칩에 더 많은 감지 및 처리 기능을 추가할 계획이며 응용 프로그램이 무한할 것으로 예상합니다.

"우리는 휴대폰 카메라에 레이어를 추가하여 더 복잡한 이미지를 인식할 수 있도록 하거나 웨어러블 전자 피부에 내장될 수 있는 헬스케어 모니터로 만들 수 있습니다"라고 Kim과 함께 이전에 생체 모니터링을 위한 "스마트" 피부를 개발한 Choi가 제안합니다. 표지판.

그는 또 다른 아이디어는 전자 제품에 내장된 모듈식 칩에 대한 것으로 소비자가 최신 센서 및 프로세서 "브릭"으로 구성하도록 선택할 수 있다고 덧붙였습니다.

김지환은 "일반 칩 플랫폼을 만들 수 있고 각 레이어를 비디오 게임처럼 개별적으로 판매할 수 있다"고 말했다. "우리는 이미지 또는 음성 인식과 같은 다양한 유형의 신경망을 만들고 고객이 원하는 것을 선택하도록 하고 LEGO와 같은 기존 칩에 추가할 수 있습니다."