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面向邊緣計(jì)算的傳感器計(jì)算系統(tǒng)集成技術(shù)。自然電子學(xué)（2022 年）。DOI: 10.1038/s41928-022-00778-y

想象一個更可持續(xù)的未來，手機(jī)、智能手表和其他可穿戴設(shè)備不必為了更新型號而被擱置或丟棄。相反，它們可以使用傳感器和處理器進(jìn)行升級，這些傳感器和處理器可以安裝到設(shè)備的內(nèi)部芯片上——就像整合到現(xiàn)有構(gòu)建中的樂高積木一樣。這種可重新配置的芯片件可以使設(shè)備保持狀態(tài)，同時減少我們的電子浪費(fèi)。

現(xiàn)在，麻省理工學(xué)院的工程師已經(jīng)朝著模塊化愿景邁出了一步，他們采用了類似樂高的設(shè)計(jì)，可堆疊、可重新配置的人工智能芯片。

該設(shè)計(jì)包括交替的傳感和處理元件層，以及允許芯片層進(jìn)行光學(xué)通信的發(fā)光二極管 (LED)。其他模塊化芯片設(shè)計(jì)采用傳統(tǒng)布線在層之間中繼信號。這種復(fù)雜的連接即使不是不可能也很難切斷和重新布線，使得這種可堆疊的設(shè)計(jì)不可重新配置。

麻省理工學(xué)院的設(shè)計(jì)使用光而不是物理線來通過芯片傳輸信息。因此，芯片可以重新配置，層可以交換或堆疊，例如添加新的傳感器或更新的處理器。

“您可以根據(jù)需要添加任意數(shù)量的計(jì)算層和傳感器，例如用于光、壓力甚至氣味的傳感器，”麻省理工學(xué)院博士后 Jihoon Kang 說�！拔覀兎Q其為類似樂高的可重構(gòu) AI 芯片，因?yàn)樗�根�?jù)層的組合具有無限的可擴(kuò)展性�！�

研究人員渴望將該設(shè)計(jì)應(yīng)用于邊緣計(jì)算設(shè)備——自給自足的傳感器和其他電子設(shè)備，它們獨(dú)立于任何處理或分布式資源（如計(jì)算機(jī)或基于云的計(jì)算）工作。

“隨著我們進(jìn)入基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)時代，對多功能邊緣計(jì)算設(shè)備的需求將急劇擴(kuò)大，”麻省理工學(xué)院機(jī)械工程副教授 Jeehwan Kim 說。“我們提出的硬件架構(gòu)將在未來提供高度通用的邊緣計(jì)算�！�

該團(tuán)隊(duì)的研究結(jié)果發(fā)表在Nature Electronics上。

該團(tuán)隊(duì)的設(shè)計(jì)目前配置為執(zhí)行基本的圖像識別任務(wù)。它是通過由人工突觸制成的圖像傳感器、LED 和處理器的分層實(shí)現(xiàn)的——該團(tuán)隊(duì)之前開發(fā)的記憶電阻器或“憶阻器”陣列，它們共同用作物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或“腦對芯片�！� 可以訓(xùn)練每個陣列直接在芯片上處理和分類信號，無需外部軟件或互聯(lián)網(wǎng)連接。

在他們的新芯片設(shè)計(jì)中，研究人員將圖像傳感器與人工突觸陣列配對，他們訓(xùn)練每個突觸陣列識別某些字母——在本例中為 M、I 和 T。而傳統(tǒng)的方法是將傳感器的信號傳遞給該團(tuán)隊(duì)通過物理線連接處理器，而是在每個傳感器和人工突觸陣列之間制造了一個光學(xué)系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)各層之間的通信，而無需物理連接。

麻省理工學(xué)院博士后 Hyunseok Kim 說：“其他芯片通過金屬進(jìn)行物理布線，這使得它們很難重新布線和重新設(shè)計(jì)，因此如果你想添加任何新功能，你需要制造一個新芯片�！� “我們用光通信系統(tǒng)取代了物理線路連接，這讓我們可以自由地以我們想要的方式堆疊和添加芯片。”

該團(tuán)隊(duì)的光通信系統(tǒng)由成對的光電探測器和 LED 組成，每個都有微小的像素圖案。光電探測器構(gòu)成用于接收數(shù)據(jù)的圖像傳感器，以及用于將數(shù)據(jù)傳輸?shù)较乱粚拥?LED。當(dāng)信號（例如字母的圖像）到達(dá)圖像傳感器時，圖像的光模式對 LED 像素的特定配置進(jìn)行編碼，這反過來又會刺激另一層光電探測器以及人工突觸陣列，該陣列基于對信號進(jìn)行分類關(guān)于入射 LED 光的圖案和強(qiáng)度。

該團(tuán)隊(duì)制造了一個芯片，其計(jì)算核心尺寸約為 4 平方毫米，或大約是一塊五彩紙屑的大小。該芯片堆疊了三個圖像識別“塊”，每個“塊”包括一個圖像傳感器、光通信層和人工突觸陣列，用于對三個字母 M、I 或 T 中的一個進(jìn)行分類。然后，它們將隨機(jī)字母的像素化圖像照射到芯片并測量每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陣列響應(yīng)產(chǎn)生的電流。（電流越大，圖像確實(shí)是特定數(shù)組被訓(xùn)練識別的字母的可能性就越大。）

研究小組發(fā)現(xiàn)，該芯片可以正確分類每個字母的清晰圖像，但它無法區(qū)分模糊圖像，例如 I 和 T。但是，研究人員能夠快速更換芯片的處理層以獲得更好的“去噪”處理器，并找到芯片，然后準(zhǔn)確識別圖像。

“我們展示了可堆疊性、可替換性以及將新功能插入芯片的能力，”麻省理工學(xué)院博士后 Min-Kyu Song 指出。

研究人員計(jì)劃為芯片增加更多的傳感和處理能力，他們設(shè)想應(yīng)用是無限的。

“我們可以在手機(jī)的攝像頭上添加圖層，這樣它就可以識別更復(fù)雜的圖像，或者將這些圖像制作成可以嵌入可穿戴電子皮膚的醫(yī)療監(jiān)視器，”Choi 說，他和 Kim 之前開發(fā)了一種“智能”皮膚，用于監(jiān)測生命體征。跡象。

他補(bǔ)充說，另一個想法是內(nèi)置于電子產(chǎn)品中的模塊化芯片，消費(fèi)者可以選擇使用傳感器和處理器“磚”進(jìn)行構(gòu)建。

“我們可以制作一個通用的芯片平臺，每一層都可以像視頻游戲一樣單獨(dú)出售，”Jeehwan Kim 說�！拔覀兛梢灾谱鞑煌�類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，比如用于圖像或語音識別，讓客戶選擇他們想要的東西，然后添加到現(xiàn)有的芯片中，比如樂高積木。”

除了 Kim 和 Kang，麻省理工學(xué)院的作者還包括共同作者 Chanyeol Choi、Hyunseok Kim 和 Min-Kyu Song，以及特約作者 Hanwool Yeon、Celesta Chang、Jun Min Suh、Jiho Shin、Kangye Lu、Bo-In Park、 Yeongin Kim、Han Eol Lee、Doyoon Lee、Subeen Pang、Sang-Hoon Bae、Hun S. Kum 和 Peng Lin，以及來自哈佛大學(xué)、清華大學(xué)、浙江大學(xué)和其他地方的合作者。