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中国天机芯登Nature封面!清华团队设计出无人驾驶自行车


  来源: DeepTech深科技 时间:2019-08-02 作者:DeepTech深科技
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骑自行车和开飞机哪个更难?与大多数人想当然的答案“开飞机”不同,计算机科学家给出的答案是骑自行车。

如果要实现无人驾驶自行车,除了需要解决启动、加速、匀速前行、转弯、变道、避障等动作外,还需要面对识别红绿灯和机动车车道、语音信号、感知周围环境,还要感知周围人车的速度以及预判变道对周围人车是否产生干扰。而大部分民航飞机上都安装了自动驾驶系统。

用美国加州大学圣塔芭芭拉分校博士后邓磊的说法,比起自动驾驶飞机,无人自行车看起来很小,但实际上是一个五脏俱全的小型类脑技术平台,“这实际上是对我们的考量”。

如今这个考量过关了。清华大学类脑计算研究中心主任施路平团队的人工通用智能芯片“天机芯”(Tianjic)让无人驾驶自行车成为现实。

(来源:Nature)


这是一款被赋予了巨大野心的人工智能芯片。8 月 1 日,这个研究作为封面文章发表在了《自然》杂志(Nature)上(下称 Nature 论文),封面标题是《双重控制》(Dual control)。

无人自行车问世

施路平和同事研发了一款实现异构融合的电子芯片,这款名为“天机芯”的芯片可以整合现有人工网络算法,类脑的脉冲神经网络算法,同时支持神经科学发现的众多神经回路网络和异构网络的混合建模,发挥它们各自的优势。在自行车上利用一块“天机芯”同时运行了包括卷积神经网络在内的 5 种不同神经网络,实现了无人自行车驾驶。

图 | 无人智能自行车系统示意图(来源:邓磊博士论文)


这个无人智能自行车系统包括了激光测速、陀螺仪、摄像头等传感器,刹车电机、转向电机、驱动电机等致动器,以及控制平台、计算平台、天机板级系统等处理平台等。

无人自行车可以实时感知周围环境,跟随前方的试验人员并自动进行避障的操作,并根据语音指令、视觉感知的反馈产生实时信号对电机进行控制,以达到保持平衡,改变行进状态(包括横向和纵向)。这款自行车实现了多模态信息集成,能够维持平衡,并跟据目标人物的位置控制自行车转向,完成实时追踪。

施路平认为,人工通用智能芯片能够成功,多学科深度融合才是关键。

让大脑携手电脑来实现人工通用智能

目前基于冯·诺依曼架构的计算机擅长的是解决有充足大数据、完整静态知识的确定性问题,比如深度学习在围棋比赛、图像识别等领域已经完胜人类,但它还不能解决没有那么多数据的、动态知识不够多的模糊性问题。要知道人的大脑在能耗只有 20 瓦的前提下可以并行解决视觉、听觉、嗅觉、触觉等多模态信息,甚至能够在有限经验的时候举一反三。

计算机和人类各有所长,人们需要打通两者的鸿沟。施路平认为,人工通用智能是一个必然的趋势,而异构融合,也就是让两种计算结合正是这把钥匙。

Nature 论文的共同第一作者邓磊在其清华大学博士论文《异构融合类脑计算平台的计算模型与关键技术研究》中提到,类脑计算的本质应该是通过借鉴大脑信息处理的方式,获得解决人工通用智能问题的能力,而深度学习和神经形态都只是实现理想类脑计算的手段。他的导师、清华大学仪器科学与技术研究所副研究员裴京是 Nature 论文的第一作者。

Nature 研究的核心是这款异构融合的芯片,它是一款特别的人工智能芯片。它结合了类脑计算和基于计算机科学的人工智能。这也是 Nature 封面为何是“双重控制”的原因。

图|“天机芯”设计图示(来源:Nature)

关键词:无人驾驶自行车,天机芯,人工智能,异构融合    浏览量:3542

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