一块商用类脑芯片和一个人脑仿真模拟器,西井科技想在人工智能时代做最底层的芯片生产商

路人甲乙丙 · 2016-07-07
妈妈再也不用担心无人机在直播的时候坠落了。

2012年,Google的科学家曾通过1.6万片CPU,创造了一个拥有 10 亿多条神经元连接的神经网络。日前,西井科技在安创孵化成长营第一期成果展会上,对外展示了其自主研发的拥有100亿规模的神经元人脑仿真模拟器(Westwell Brain)以及可商用的5000万类脑神经元芯片。

Westwell Brain除了在神经元数量上是Google的神经网络的十倍之外,其创始人谭黎敏告诉36氪,Westwell Brain摆脱了冯·诺依曼计算机结构,使用电路模拟“神经元”的并联模式。

众所周知,冯·诺依曼理论主要核心为数字计算机的数制采用二进制,即0和1 ;同时,计算机是按照程序顺序计算,也就是所谓的“串联”。

而真正的人脑神经元模式则为“并联”,这就是为什么,人类可以同步将诸如视觉图像信息神经元、逻辑思维判断神经元与人类“自我学习”的能力等自然结合完成相关“任务”。

举个例子来说,当一个人面前同时出现了一本杂志与一份报纸,普通正常人会在一瞬间立即完成对杂志与报纸的这两者属性的基本判断,这就是由于我们大脑内视觉图像信息神经元、逻辑思维判断神经元与人类“自我学习”能力一瞬间“并行”作用的结果,而这与冯·诺依曼理论的“串联”有完全的不同。

这种模拟人脑的并联结构的理论来源于神经形态工程学(Neuromorphic Engineering)。谭黎敏告诉36氪,神经形态工程学是一个新兴的交叉科学领域,它将工程技术方法与神经科学研究融合在一起,从分子、细胞、神经网络直至认知和行为学的层面来研究神经系统的构成及其工作机制。

在应用方面,Westwell Brain可以通过接受医学上大脑神经元脉冲放电数据,通过直观方式呈现人脑的脉冲形态,以帮助人类更清晰更直观的研究人脑的一些诸如帕金森氏综合症、阿兹海默症等症状,同时采集药理或治疗方案数据,反馈回大脑仿真模拟器,来检验药物及治疗的作用区域及效果。

据悉其已经和ABR公司达成战略合作协议,双方将通过各自优势整合类脑智能硬件和软件,从认识脑、保护脑、模拟脑角度出发,通过类脑智能相关应用,共同切入类脑智能发展生态链。

一块商用类脑芯片和一个人脑仿真模拟器,西井科技想在人工智能时代做最底层的芯片生产商

而支持Westwell Brain的运转的则是其开发的可商用的5000万类脑神经元芯片,该芯片总计有50多亿“神经突触”。用谭黎敏的话说其具有“自我学习,自我实时提高”的特点,而且集成度更高、模板更易更换,有望解决实时的复杂的智能问题。

但目前在人工智能领域,大家通常会采用高性能的GPU,那么与GPU相比西井的芯片性能又如何呢?

谭黎敏介绍,首先在功耗上西井的芯片只需要零点几瓦,虽然GPU的好处在于通用性强,但其计算能力却差很多。同时,该芯片可在“无网络”情况下使用。

而在应用方面谭黎敏告诉36氪,类脑芯片应用范围非常广泛,可用于物联网、金融、搜索等大数据应用以及精准图像、声音识别、追踪定位;超级计算机、大型服务器群、金融信息大数据分析、智慧港口、智慧城市、无人汽车、无人机等多领域。

举个无人机的例子来说,如果无人机要做到高速分析避障的话,除了强大的图像处理能力之外低功耗也是必不可少的。因为如果将处理的过程放在云端,那么网络会成为障碍。因此只能进行本地处理,如果本地处理器功耗过高势必会影响无人机的续航。反观西井科技的类脑芯片具备强大的本地处理能力和低功耗特点,非常适用于无人机这样的低功耗、高处理能力场景。

据悉,西井科技的类脑芯片将在2016年年底量产。

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