麻省理工打造类似乐高的人工智能芯片

想象一个更可持续的未来：你的手机、智能手表和其他可穿戴设备都不必为了更新换代而被搁置或丢弃。相反，它们可使用最新的传感器和处理器进行升级，这些设备可安装在内部芯片上，如同乐高积木一样整合。美国麻省理工学院工程师采用类似乐高的设计，创建出一款可堆叠、可重新配置的人工智能（AI）芯片。这种芯片构件可使设备保持最新状态，同时减少电子浪费。相关研究发表在《自然·电子学》上。 c!\Gj|  
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新设计使用光而不是物理线来通过芯片传输信息。因此，可根据需要添加任意数量的计算层和光、压力甚至气味传感器。研究人员称其为类似乐高的可重构AI芯片，因为它根据层的组合具有无限的可扩展性。 z|>TkCW6  
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在新芯片设计中，研究人员将图像传感器与人工突触阵列配对，训练每个突触阵列识别某些字母——在本例中为M、I和T，团队在每个传感器和人工突触阵列之间制造了一个光学系统，以实现层之间的通信，而无需物理连接，因此能以想要的方式自由地堆叠和添加芯片。 Em!- W5*s  
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光电探测器可以构成接收数据的图像传感器，并将数据传输到下一层的LED。当信号（例如字母的图像）到达图像传感器时，会刺激另一层光电探测器以及人工突触阵列，该阵列根据入射LED光的图案和强度对信号进行分类。 it}h8:^<  
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团队据此制造了一个芯片，堆叠了3个图像识别“块”，每个“块”包括一个图像传感器、光通信层和人工突触阵列，用于对3个字母M、I或T中的一个进行分类。然后他们将随机字母的像素化图像照射到芯片并测量每个神经网络阵列响应产生的电流。电流越大，意味着图像确实是特定数组识别字母的可能性就越大。 72;'
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这一设计展示了可堆叠性、可替换性以及将新功能插入芯片的能力。研究人员设想制作一个通用的芯片平台，每一层都可像视频游戏一样单独出售；或制作不同类型的神经网络，比如图像或语音识别，让客户选择他们想要的，然后像乐高积木一样添加到现有的芯片中。