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自行车实现无人驾驶,背后究竟有何“天机”?

|· 本文来自“我是科学家”·|

还记得小时候学自行车的样子吗?内心渴望着骑车带风的快感,手里的车把却永远不听使唤。妈爸在一旁喊着“转弯”,你却还是撞了墙,懊恼为什么自行车如此难驯。

然而,在清华大学的校园中,出现了一款“黑科技”自行车——它能在无人驾驶的情况下自己保持平衡,自动识别、躲避障碍,还能服从指挥,根据指令乖乖做出转弯、加速等动作。

无人驾驶自行车按照指令做出左转、直行和加速动作 | 参考文献[1]

无人驾驶自行车“跟跑”和躲避障碍 | 参考文献[1]

登上《自然》封面的无人驾驶自行车

说起来,这辆自动行驶的自行车来头可不小,它是由清华大学一支拥有多学科背景(其中包括脑科学、计算机、微电子等)的团队牵头,经过6年时间自主研发而成。

这辆无人驾驶自行车的核心在于通用人工智能芯片的研发,这枚名为天机(Tianjic)的芯片经历了计算科学与神经科学的融合,对计算架构与算法的优化,与先进芯片技术的结合而最终得以实现,并作为首例通用人工芯片的展示,登上了本周《自然》(Nature)杂志的封面。

清华大学天机芯登上《自然》封面 | Nature

那么,这一新技术特点在何?又在软件和硬件上实现哪些创新与突破?

何为“通用人工智能”?

大家常听到的人工智能,是以模拟与拓展人的智能为目的的一门新兴技术学科,如今的人工智能正在经历爆炸式发展。当前的人工智能主要有两个分支:一是基于计算科学的开发,另一方面则是基于神经科学的研发。前者具有大数据的优势却在精度上有所不足,而后者精度高却数据有限。两套系统使用的平台各不相同且互不兼容,极大地限制了人工通用智能的发展。

计算神经科学作为脑科学中新兴的、跨领域的交叉学科,致力于糅合两门分立学科的优点,在数据与精度上取得平衡。这门新兴学科将在类脑计算、人工智能等领域的发展中起关键作用。

通用人工智能的学科综合发展 | 参考文献[1]

当前主流的人工智能通过模仿人脑,实现代替人脑解决问题的功能,因而市面上大部分的人工智能芯片为定制化芯片,如英特尔“至强”平台、谷歌TPU等。这些产品虽然性能良好,但还是接近传统计算并且只能为特定场景所需求。

科学家们意识到,人脑系统的认知和自主决策是一个非常复杂的过程,人工智能的最终目标是全方位地模拟人脑功能对环境进行感知,自主思维并产生相应的行为。为了与当前主流人工智能区别,一个新的概念——通用人工智能被引入了人工智能领域。

“天机芯”—首款通用人工智能芯片问世

这篇刚刚发表在《自然》上的研究,正是基于计算神经科学的背景,展示了首款通用人工智能芯片——“天机芯”。这款芯片在软件和硬件上都做出了突破,从软件上这枚芯片能够融合多种神经网络与模型,提高了芯片的可扩展性,在架构上也并未采用传统的冯诺依曼架构;为了配合软件功能,在硬件上,这枚芯片采用了分布式存储和多核并行的芯片结构,以优化信息的处理效率。

天机芯片用28纳米工艺制成。如下图所示,整个芯片大小为3.8 X 3.8mm2,由156个计算单元(Fcore)组成,这其中包括了大约四万个神经元和一千万个突触。

天机芯测试板 | 参考文献[1]

得益于去中心化的存储与核的分布,天机芯片内部存储带宽达到了610 GB/s。在300 MHz的主频下,利用人工神经网络(ANN),该芯片的算力可达1.28 TOPS/W,而利用脉冲神经网络(SNN)则可达到650 GSOPS/W的算力。

天机助攻,自行车圆了“自驾梦”

为检验这款芯片的处理能力,该团队决定搭建一个无人自行车系统。

不过,从理论走向实践的过程却并不轻松,他们需要克服重重难关。实现无人驾驶自行车,主要有三大难点:一是在真实的户外环境中探测和跟踪前方的跑步者、顺利通过减速带并自动躲避障碍物;二是在接受语音命令以及视觉信息的同时通过实时的马达控制信号保持自行车平衡并朝对的方向行进;最后一点是实现多模型信息的整合与即时的自主决策。

为了解决这些问题,研究人员针对不同的功能采用了不同的神经网络,如利用卷积神经网络(CNN)进行图像处理和物体探测,连续吸引子神经网络(CANN)进行人体锁定,脉冲神经网络(SNN)被用来实现语音识别功能,而自行车的平稳行驶与方向控制则是通过多层感知器(MLP)实现。

为了整合这诸多不同的神经网络,提高决策效率,该团队开发了基于脉冲神经网络(SNN)的神经状态机器(NSM)。这种机器接受其他神经网络(CNN、SNN)的输入,向下游计算单元输出使能信号(CNN、CANN)和执行信号(如:转弯、越过障碍等)以进行运动状态控制。

多神经网络在无人自行车实验中的应用 | 参考文献 [1]

通过搭载强大的天机芯片,多个专用网络和多样化的算法与模型,研究人员成功让无人驾驶自行车实现了诸多功能,如:语音识别 、目标锁定、障碍辨别和自主决策等。

这辆自动驾驶自行车搭载的主要部件包括:天机芯、各类传感器、驱动系统 | 汉化自参考文献[1]

天机芯的成功展示体现了多种神经网络、算法与模型融合的可能性,是通用人工智能领域的重大突破。它是实现通用人工智能路上的一大步,相信未来通用智能的实现会让SIRI更智能,机器人更聪明、无人驾驶更靠谱。

小小的芯片搭载庞大的系统。由此,我们越发能看出这款芯片的成功研发需要多么庞大的知识储备,天机芯片体现的不仅仅是行业翘楚的专业实力,更是不同行业的科研工作者之间的团结协作、积极配合,是多学科交叉的结晶。

常言道,隔行如隔山,行业知识壁垒的消除需要的正是愚公移山的精神。可以说这枚首款拥有自主IP的芯片的成功研发不仅是人工智能芯片的巨大突破,更是我国人工智能领域的标杆性发展!我们期待着这款芯片的进一步升级以及早日实现商业化生产。(编辑:Yuki)

参考文献:

  1. Jing Pei, Lei Deng, Sen Song, Mingguo Zhao, Youhui Zhang, Shuang Wu, Guanrui Wang, Zhe Zou, Zhenzhi Wu, Wei He, Feng Chen, Ning Deng, Si Wu, Yu Wang, Yujie Wu, Zheyu Yang, Cheng Ma, Guoqi Li, Wentao Han, Huanglong Li, Huaqiang Wu, Rong Zhao, Yuan Xie & Luping Shi. Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture. Nature. 572, 106–111 (2019)

作者名片

The End

发布于2019-08-05, 本文版权属于果壳网(guokr.com),禁止转载。如有需要,请联系果壳。 如在其他平台看到此文章被盗用,请告诉我们(文章版权保护服务由维权骑士提供)

团子

新加坡国立大学电气与计算机博士,芯片发烧友。

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