本文摘要:最近,在操场上自动驾驶的自行车在世界各地都很流行。

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最近,在操场上自动驾驶的自行车在世界各地都很流行。它不仅能识别语音命令,还能自由躲避障碍物,跟随主人奔跑。

控制这辆自行车的芯片是划时代的“天体运动”。该芯片由清华大学的石教授领导,经过7年的成功研究,被称为世界上第一个异种融合脑芯片。该芯片在中国《大自然》论坛上成功构建了芯片和人工智能两大领域的零突破。

《大自然》杂志上发表的文章《面向人工标准化智能的异构天机芯片架构》提到,Sky Movement是一种新型的人工智能芯片,结合了类脑计算和基于计算机科学的人工智能。在3.83.8mm2的面积内,天线芯在一个差不多手指甲大小的芯片上安装了大约4万个神经元和1000万个神经元。

28nm芯片由156个统一的功能核心(FCore)组成,还集成了人工神经网络和生物网络的基本构建模块——轴突、神经元、树突和体细胞。此外,天体运动具有多个高度可重构的功能核,既可以对抗机器学习算法,也可以对抗现有的类脑计算算法。类脑芯片减缓自动驾驶过程。

在自动驾驶领域,业内专家指出,5G技术几乎是自动驾驶技术的必要条件,因为自动驾驶必须动态接管周围的道路信息,才能保证车辆行驶更加安全。然而,在今年4月特斯拉的“自动驾驶日”,马斯克宣布了他的几乎自动驾驶的电脑芯片,并宣布一年后将发布100万辆L5级自动驾驶出租车。

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更让公众车祸的是,马斯克在关于自动驾驶的演讲中并没有提到5G。5G怎么可能不是自动驾驶的必要条件?目前很多自驾车已经开始路试了。5G还没有商业化,他们怎么上路?目前,大多数自动驾驶公司使用自行车智能,即车辆对环境的感知和对行驶的决策是通过车载传感器和计算处理单元完成的。其中,自主驾驶环境感知的技术路线主要有两条:一条是以特斯拉为代表的视觉主导的多传感器融合方案;另一个是由激光雷达领导的,典型的代表是谷歌Waymo、优步、福特和标准化等公司。

就连“威来”无人驾驶的创始人李斌也指出“目前,5 G和人工智能是自动驾驶中最重要的两大支柱,自动驾驶不必过于依赖5G”从自行车智能的角度来看,天体运动既反对脉冲神经网络,也反对人工神经网络,可以使自主车辆像人类驾驶员一样驾驶。从视频中可以看出,搭载“天空运动”的无人自行车可以识别语音指令,自动平衡控制,自动避障。石教授的团队解释说,Sky Movement可以同时处理各种算法和模型,动态目标检测和跟踪可以构建语音控制、避障和平衡控制。

根据特斯拉宣布的时间节点,特斯拉的几乎自动驾驶汽车将于明年上路。如果把天空运动应用到自驾汽车上,未来国产自驾汽车的发展会越来越慢,越来越远。

据说“英雄所见略同”与特斯拉的几乎自动驾驶电脑芯片,作者发现Sky Movement和特斯拉的几乎自动驾驶电脑芯片有着相同的侧重点。当然,Sky Movement的应用范围不仅仅在自动驾驶领域,还可以扩展到其他应用领域。

从Musk和硬件工程副总裁PeteBannon给出的解释来看,特斯拉之所以开发自己的自动驾驶仪芯片,是因为市场上没有专门为神经网络构建的芯片,所以特斯拉要求自己设计一个,有针对性地开发一个软件系统。值得一提的是,Bannon之前在苹果工作了8年,开发了A5-A9电脑芯片,被Musk誉为“最佳芯片架构师”。马斯克解释说,特斯拉自主开发的自驱动芯片相比NVIDIA之前的产品,性能提升了2000%,需要处理的数据更多,决策也更慢。

为了减少安全检查,特斯拉使用的新型FSD芯片享有独立国家的芯片系统架构,每个SoC都有两个NN加速器,可以同时继续进行健康检查,计算并防止软件运行错误。可见天星运动和特斯拉都特别重视人工神经网络。

特斯拉专门建立神经网络。天星运动研发的主要目的是围绕“人工标准化智能”发展异质性。《大自然》报告指出,发展人工标准化智能主要有两个方向:一是以神经科学为基础,试图构建与大脑非常相似的回路;另一种是基于计算机科学,允许计算机操作机器学习算法,而Sky move则将两种方法构建成一个融合平台。

2015年,第一代天体运动问世。第一代芯片大小110纳米左右,只是一个DEMO(小样);2017年,石团队研发出第二代“天空运动”芯片,具有高速、高性能、低功耗的特点,体积增加到28纳米。IBM的TrueNorth芯片密度比目前世界上的先进设备提高了20%,速度提高了至少10倍,比特率提高了至少100倍。

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近年来,跨学科整合的结晶标志着大数据的发展和人工智能的快速发展。人脸识别、语音识别和图像识别等一系列人工智能技术已经开始在许多领域发挥作用。

但诚然,人工智能不仅操作训练有素的人脸识别、语音识别和图像识别模型,还必须使单个物体具有类似人脑的思维能力,而不是完全模仿人脑。石的团队指出,模仿人脑就是尽可能地模仿与大脑相同的结构,并在这个结构上充分发挥新的计算功能。

类脑是脑科学基本原理的结合,有一些新的规律指导着计算架构的发展。在此基础上,石的团队明确提出了一种新型的类脑计算出架构——,它符合脑科学的基本规律,可以同时操作计算机科学和神经科学面向的大部分神经网络模型。可见天体运动是多学科融合的结晶,类脑芯片的研究融合了信息科学、神经科学、材料科学等学科。石指出,“从类似大脑的计算中开发芯片是一个世界性的难题。

它真正的挑战不是科学,也不是技术,而是多学科的融合。”发表在《大自然》杂志上的这篇论文的合著者来自六个系,其中第一作者来自四个系:美术系、生物工程系、自动化系和计算机系。

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