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脑芯片SNAP,它可能比“寒武纪”厉害一些

阿法狗火了中国自主研发的神经网络芯片“寒武纪”,如今出现在刷脸支付应用上。不过,澳洲的一家叫BrainChip的创新公司开发出一款神经网络芯片,能够让自动驾驶车辆与无人机拥有防碰撞功能…

澳洲厂商BrainChip宣布采用其脉冲神经处理器(spiking neural processor)技术,开发了自主性视觉特征提取(Autonomous Visual Feature Extraction,AVFE)系统。yvtesmc

BrainChip的神经网络处理器被称为SNAP,采用信号脉冲来传输数据,以及一种叫做脉冲时机相关可塑性(Spike Time Dependent Plasticity,STDP)的学习方法。AVFE是一项突破,证明能从视觉数据流进行无人监督的学习,可应用于诸如自动驾驶车辆与无人机的防碰撞功能。yvtesmc

根据BrainChip所提供的资料,SNAP上的AVFE每秒能处理100万个视觉事件,而且能在几秒钟学习并辨别资料流中的图形;SNAP/AVFE是以该公司向瑞士开发商Inilabs采购的Davis动态视觉传感器(Dynamic Vision Sensor),做为串流数字视频数据的来源。yvtesmc

Davis 动态视觉传感器是一种人工视网膜,拥有与SNAP相同的位置事件表现(Address Event Representation,AER)接口;并非将视讯讯框输出,每个画素只要在对比(contrast)变化时就会输出一个或更多脉冲。
20160321-BrainChip-1AVFE 系统架构yvtesmc

执行于SNAP上并链接至一个恰当视频来源的AVFE潜在应用,包括车辆以及无人机内的防碰撞系统、异常状况检测、保全与医疗成像等等。yvtesmc

该系统最初对于输入数据流内容并无所知,会藉由重复性与强度自主学习,并开始找到影像串流内的图形;影像串流可以是由视觉影像传感器(如Davis人工视网膜)所产生,或是经过恰当设计的雷达或超音波来源设备。yvtesmc

AVFE已经在美国加州帕沙迪那(Pasadena)的高速公路上进行过测试,持续运作了78.5秒,SNAP脉冲神经网络学习辨别车辆并开始实时计算其数量。yvtesmc

20160321-BrainChip-2以Inilabs的Davis视网膜芯片撷取的视觉影像,显示在高速公路上移动的车流 (图片来源:BrainChip)yvtesmc

BrainChip执行长、SNAP神经处理器的发明人Peter van der Made表示:“我们对于此大幅度进展感到非常兴奋,展现了BrainChips的神经处理器SNAP能在无人类监督的情况下,从视觉馈入撷取信息并学习。”yvtesmc

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Peter Clarke
业内资深人士Peter Clarke负责EETimes欧洲的Analog网站。 由于对新兴技术和创业公司的特殊兴趣,他自1984年以来一直在撰写有关半导体行业的文章,并于1994年至2013年为EE Times美国版撰稿。
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