About / Advertise
Dagens artificiella neuronnät är snäppet för artificiella för australiska Brainchip, som om ett år släpper de första provexemplaren av en neuronnätskrets där signaleringen sker i spikpulser, som i en biologisk hjärna.
Arbetar asynkront |
|
Dagens AI-revolution kan vi tacka djupa artificiella neuronnät för – algoritmer som bygger på modeller inspirerade av biologiska hjärnor. Men det finns de som vill testa att driva likheten med biologiska neuroner ännu längre, och till exempel låta dem skicka spikpulser till varandra istället för digitala värden. Den grundläggande skillnaden är inte spikpulserna i sig – som högst troligt i Akidas fall representeras digitalt – utan att ANN-neuroner signalerar till varandra efter klockpuls medan SNN-neuronerna arbetar asynkront och signalerar då de laddats upp tillräckligt av spikpulser. |
Brainchip säljer sedan ett halvår ett FPGA-kort som simulerar spikande neuronnät, SNN:er. Kortet har omsatt en halv miljon dollar.
Q3 nästa år blir det allvar. Då släpper företaget kretsen Akida som enligt Brainchip är den första kommersiella SNN-kretsen. Snap (Spiking Neuron Adaptive Processor) är ett tidigare namn på samma teknik.
Akida ska komma att dra under en watt och kosta cirka tio dollar.
Kretsen ska ha enligt Brainchip ha en magnitud högre genomströmning per watt än Movidius klassiskt arbetande ANN-accelerator Myriad 2 – för samma pris och med samma noggrannhet.
I absolut prestanda ska Akida kunna processa 1400 bilder/sekund/watt i ett neuronnät som är 11 skikt djupt. På standardnätet CIFAR-10 () klassificerar den 1100 bilder per sekund med en noggrannhet på 82 procent.
Akida ska enligt Brainchip vara 100 gånger effektivare än tidigare experimentella SNN-kretsar från IBM och Intel.
Utöver datorseende i exempelvis bilar, robotar och drönare, hoppas Brainchip på kunder inom finansiell teknik och cybersäkerhet.
Kretsen stöder klassiska bildrutebaserade gränssnitt, men även gränssnittet DVS (dynamic vision sensor) som utvecklades inom ett EU-projekt kallat Caviar och i likhet med ett SNN även det är händelsebaserat. Också DVS påstås vara mer biologisk – ”liknande den kod näthinnan använder”.
Akida stöder även PCI-Express, USB och Ethernet. Den tillverkas i 28 nm och rymmer 1,2 miljoner spikande neuroner, 10 miljarder synapser, och en RISC-kärna.
Träningen av neuronnätet kan ske både på ketsen eller i utvecklingsmiljön Akida Development Environment. Träningen kan vara både vägledd (supervised) och självorganiserande (unsupervised), det vill säga med eller utan återkoppling till neuronnätet om vilka kategorier som träningsexemplen egentligen ska delas in i.
Brainchip grundades för tio år sedan som en spinoff från University of Toulouse. Hårdvaruutvecklarna är rekryterade i Kalifornien.
