バグはモノのインターネットにおけるAIの未来ですか？

研究者は、特定の昆虫の神経系の機能が、決定論的、確率論的、揮発性、および不揮発性メモリによって実行される機能にどのように似ているかを研究し、これらの機能をAI用の高性能でエネルギー効率の高いシリコンベースのナノシステムで再現する方法を模索しています。

AI / MLの世界の一角で、NVIDIAは、より多くの生の力が答えであるとトレーニングに足を踏み入れたいと思っている人を説得するために最善を尽くしています。一方、CEA-Letiは最近、EdgeAIプログラムコーディネーターのElisaVianelloが、昆虫の神経系に触発された新しいEdge AIシステムを開発するために、欧州研究会議（ERC）から300万ユーロの助成金を獲得したと発表しました。

Vianelloによると、AIをIoTデバイスに直接導入することに関する最大の課題の1つは、センサー入力とトレーニング済みデータおよび意思決定ツリーとの比較に基づいて自律的な意思決定を行えるようにすることです。現在のチップアーキテクチャは、その最大90％を浪費していることです。データを処理するのではなく、移動する際の総エネルギー消費量。

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この無駄のために、IoTデバイスはAI機能が妨げられているか、安定した電力供給に物理的に接続する必要があります。つまり、多くの組織が望むほど柔軟ではありません。提案されているアプリケーションの1つである、埋め込み型医療診断マイクロチップの場合は2倍になります。これは、デバイスの信頼性に対するユーザーの信頼に大きく依存します。

小規模なデバイスの問題は何ですか？高密度、高解像度、不揮発性、そして際限なく耐久性のあるタイプのメモリはありません。 Vianelloによると、多くの業界ラボや研究センターは、インメモリ処理を使用するナノスケールのインメモリアーキテクチャの開発を試みましたが、結果はせいぜい混合されています。たとえば、DRAMは揮発性です。つまり、電源が失われるとその内容が削除されます。これは、多くのIoT設定で発生する可能性があります。 NVRAMなどの不揮発性メモリタイプは、長年にわたって耐久性を劇的に改善してきました。まだ完全に確実というわけではありません。

Vianelloと彼女のチームは、助成金を使用して、特定の昆虫の神経系の機能が、決定論的、確率的、揮発性、および不揮発性の記憶によって実行される機能にどのように似ているかを調査し、それらを「高性能、エネルギー」で再現する方法を探ります。 -効率的なシリコンベースのナノシステム。」 Vianelloは、次のように述べています。「コオロギは、捕食者から逃れるために、動きが鈍く、不正確で、信頼性の低いニューロンとシナプスに基づいて正確な決定を下します。彼らの生物学を注意深く見ると、私たちは彼らの感覚系と神経系で働いている記憶のような機能の多様性を特定しました。これらのさまざまな機能を組み合わせることで、クリケットの内部コンピューティングシステムは、驚くべきパフォーマンスとエネルギー効率を実現します。」

たとえば、コオロギの体にはいくつかのセンサーがあり、腹部には多数のローカル処理ユニットがあり、中枢の脳を介さずに継続的な学習と意思決定を行うことができます。分散コンピューティングシステムを備えているため、データを処理する前にある場所から別の場所にデータを転送することなく、意思決定を迅速に行うことができます。

目標は、IoTに適した小規模な規模で複数のメモリ技術を統合できるハイブリッドシナプスです。これにより、各システムの欠陥をナビゲートし、AIを使用してデータを処理する代わりに、データの転送に浪費される電力の少なくとも一部を排除できます。 /MLアルゴリズム。 Vianelloのチームは、ビデオカメラ、レーダー、ECGデバイスでキャプチャされたものなど、ノイズの多い少量のデータを取得し、現在のIoTコンピューティングアーキテクチャでは不可能なタイプの学習を可能にしたいと考えています。

Vianelloのチームからの新しい洞察によって推進される新製品は、おそらく何年も先にあり、急速に変化するIoTの世界では新しいパラダイムが歓迎されます。組織の46％が5Gの採用を増やし、エッジコンピューティングの複数の実行可能な標準を備え、より多くのイベント駆動型アーキテクチャがエッジに導入されているため、より高速で効率的で、よりマイクロスケールのIoTに対する需要がすでに高まっています。