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“电子大脑”已进入美国空军“服役”

时间:2017-07-20 作者:R. Colin Johnson 阅读:
一种“仿人脑超级计算机”已经在美国空军服役。这种超级计算机采用了IBM的TrueNorth神经形态64芯片阵列,适合飞机以及尺寸、重量和功耗受限的其他嵌入式、移动和自动系统等潜在应用使用。这种电子大脑拥有超过6400万个神经元和160亿个突触,其神经突触阵列可以执行实时的模式识别和感觉处理,而且速度和精度都要高于人类大脑,功耗只需10W。

一种“仿人脑超级计算机”已经在美国空军服役。这种超级计算机采用了IBM的TrueNorth神经形态64芯片阵列,适合飞机以及尺寸、重量和功耗受限的其他嵌入式、移动和自动系统等潜在应用使用。这种电子大脑拥有超过6400万个神经元和160亿个突触,其神经突触阵列可以执行实时的模式识别和感觉处理,而且速度和精度都要高于人类大脑,功耗只需10W。

战斗机驾驶员越来越多地依靠自动识别技术来区分敌我,因为为了保持意识清醒和高度警惕,飞机的速度和可操控性已经接近驾驶员能力的极限。在空战中,空中充满了防空火炮、火箭弹、无人机、照明弹、诱饵,使人类驾驶员无法识别真正的目标。而TrueNorth电子大脑阵列使用全部64个芯片来区分真目标和假目标,而且如果功耗能够做到像人脑那么低的话,理论上它可以在64芯片原型基础上做进一步扩展,从而能够同时处理任何数量的实时识别任务。

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图1:IBM院士兼IBM Research-Almaden中心负责仿人脑计算的首席科学家Dharmendra Modha开发的IBM TrueNorth神经形态系统能够以最低的功耗提供超级计算人工智能功能。

美国空军不仅想在飞机上测试IBM的电子大脑理论,还想在从无人机到机器人的各种嵌入式、移动和自动应用中进行测试。他们没有对潜在军事用途的数量作任何限制,并且暗示可以拓展到民用领域。

“罗马、纽约的空军研究实验室是TrueNorth系统及其生态系统的最早采纳者,也是神经形态计算的基地。许多国内和国际政府机构都在通过它研究TrueNorth。”IBM院士兼IBM Research-Almaden中心(加州圣何塞)负责仿人脑计算的首席科学家Dharmendra S. Modha告诉笔者。“TrueNorth生态系统现在在全球五大洲的40多个科研院所和大学中都有使用。”Modha透露。

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图2:IBM Research使用IBM TrueNorth神经形态系统为美国空军开发的人工智能超级计算电子大脑的艺术渲染效果图。

“IBM已经将TrueNorth神经元的数量从2011年的256个增加到了2017年的6400万个,或者说从2011年以来每年增加800%。”Modha指出。在这段时间内,IBM证实“TrueNorth在用深度网络进行映射推理方面特别高效”,针对CIFAR-100数据集的处理速度超过7000帧/秒/瓦,这是加拿大高级研究院用于物体识别的数据集。基准测试表明只需200mW就能提供1500帧/秒的分析能力。

在美国空军研究实验室(AFRL)制造的TrueNorth电子大脑旨在使大型深度神经网络的实时训练成为可能,即使1至10Hz时钟速度的原型也能使大规模芯片阵列的功耗低于一个Power8处理器。

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图3:绝密飞行的黑色涂装(左下角)和白色涂装(右上角)F-18飞机将成为电子大脑原型的候选用机。

除了目标识别外,TrueNorth电子大脑的神经突触64芯片阵列还能提供其他实时的人工智能功能,比如视频分析、语音识别、机器语言翻译、音频和文本分析、信息发现以及扩展面向民用应用的类似任务。

TrueNorth电子大脑的神经突触64芯片阵列可以接受多个分布式输入,并将它们“融合”起来执行感知(右脑)和符号处理(左脑)功能,而且其执行速度快过传统的计算机,因而可以形成总体情景意识。由于能够同时执行并行的数据流处理和并行的模型分析,TrueNorth电子大脑可以在生死无常的复杂战争情景中胜过人脑。

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图4:集成有64芯片阵列TrueNorth神经突触处理器的超级计算电子大脑的驾驶舱应用,可实现深度网络学习和实时信息发现。

整个TrueNorth电子大脑的神经突触64芯片阵列安装在一个4U(7英寸高的)机架插槽内,因此一个标准机架内可以安装8个链接系统。阵列中的每个处理器使用540万个晶体管,这些晶体管分布在拥有100万个数字神经元和2.56亿个突触的4096个内核之间。

TrueNorth的资金最初来自于美国国防部高级研究计划署与康奈尔大学合作的神经形态自适应可塑可扩展电子系统(SyNAPSE)项目。

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图5:由于具有超慢时钟速率,IBM TrueNorth神经形态系统芯片能以超低功耗提供人工智能超级计算电子大脑功能,从而成为人类大脑的强有力竞争对手。

《电子技术设计》2017年8月刊版权所有,转载请注明出处及链接。

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本文为EDN电子技术设计 原创文章,禁止转载。请尊重知识产权,违者本司保留追究责任的权利。
R. Colin Johnson
EETimes前瞻技术编辑。R. Colin Johnson自1986年以来一直担任EE Times的技术编辑,负责下一代电子技术。 他是《Cognizers – Neural Networks and Machines that Think》一书的作者,是SlashDot.Org的综合编辑,并且是他还因对先进技术和国际问题的报道,获得了“Kyoto Prize Journalism Fellow”的荣誉。
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