Une nouvelle architecture peut améliorer la vitesse et l’efficacité énergétique d’algorithmes spécialisés, y compris SLAM.
Intel a annoncé que son système neuromorphique de 8 millions de neurones, qui comprend 64 puces de recherche Loihi – nom de code Pohoiki Beach – est maintenant disponible pour l’ensemble de la communauté de recherche. La puce de recherche inspirée par le cerveau permet aux utilisateurs de traiter l’information jusqu’à 1 000 fois plus rapidement et 10 000 fois plus efficacement que les CPU pour des applications spécialisées qui incluent le codage parcimonieux (sparse coding), la recherche de graphiques et les problèmes de satisfaction des contraintes, selon Intel.
L’une des cartes Nahuku d’Intel, contenant chacune de 8 à 32 puces neuromorphiques Intel Loihi, illustrée ici par son interfaçage avec un kit de développement FPGA Intel Arria 10. Le dernier système neuromorphique d’Intel, Poihoiki Beach, annoncé en juillet 2019, est composé de plusieurs cartes Nahuku et contient 64 puces Loihi. Il a été inauguré en juillet 2019. (Source : Tim Herman/Intel Corporation)
Rich Uhlig, directeur général d’Intel Labs, détient l’une des cartes Nahuku d’Intel, dont chacune contient 8 à 32 puces neuromorphiques Intel Loihi. (Source : Tim Herman/Intel Corporation). « Nous sommes impressionnés par les premiers résultats démontrés alors que nous faisons évoluer Loihi pour créer des systèmes neuromorphes plus puissants « , a déclaré Rich Uhlig, directeur général d’Intel Labs. « Pohoiki Beach sera désormais à la disposition de plus de 60 partenaires de l’écosystème, qui utiliseront ce système spécialisé pour résoudre des problèmes complexes à forte intensité de calcul. »
Plus important encore pour la communauté robotique, Intel a déclaré que les chercheurs » peuvent maintenant mettre à l’échelle efficacement de nouveaux algorithmes inspirés par les neurones » qui incluent la localisation et la cartographie simultanées (SLAM) et la planification des trajets. Ces algorithmes sont la clé du développement de véhicules autonomes.
« Nous sommes impressionnés par les premiers résultats démontrés alors que nous faisons évoluer Loihi pour créer des systèmes neuromorphes plus puissants « , a déclaré Rich Uhlig, directeur général d’Intel Labs. « Pohoiki Beach sera désormais à la disposition de plus de 60 partenaires de l’écosystème, qui utiliseront ce système spécialisé pour résoudre des problèmes complexes à forte intensité de calcul. »
Architecture spéciale pour les gains de vitesse
Intel a déclaré que la poursuite des gains de puissance et de performance rendus possibles par la loi de Moore » nécessitera plus qu’une mise à l’échelle continue des nœuds de processus « . Comme les nouvelles charges de travail complexes deviennent la norme, il y a un besoin croissant d’architectures spécialisées conçues pour des applications spécifiques. »
Le système neuromorphe de Pohoiki Beach démontre les avantages de cette architecture spécialisée, y compris certains des problèmes de calcul pour l’IoT et les dispositifs autonomes à prendre en charge, ajoute la société. Avec ce système, Intel a déclaré que les entreprises peuvent s’attendre à réaliser des gains de vitesse et d’efficacité de plusieurs ordres de grandeur.
« Loihi nous a permis de réaliser un réseau neuronal en pointe qui imite les représentations et le comportement neuraux sous-jacents du cerveau « , explique Konstantinos Michmizos, professeur à l’Université Rutgers. « La solution SLAM est apparue comme une propriété de la structure du réseau. Nous avons comparé le réseau Loihi et nous avons trouvé qu’il était tout aussi précis tout en consommant 100 fois moins d’énergie qu’une méthode SLAM largement utilisée pour les robots mobiles. »
Les travaux de son laboratoire sur le SLAM seront présentés à la Conférence internationale sur les robots et systèmes intelligents (IROS) en novembre.
Les chercheurs du Telluride Neuromorphic Cognition Engineering Workshop 2019 travaillent à l’automatisation de la table de baby-foot de la Western Sydney University sous le contrôle de Loihi, en utilisant l’entrée visuelle des caméras événementielles. Foosball offre un excellent test pour la détection rapide en boucle fermée, la planification et les algorithmes de contrôle, un point faible pour la technologie neuromorphe. (Crédit : Sumit Bam Shrestha)
Les chercheurs du Telluride Neuromorphic Cognition Engineering Workshop (Atelier sur le génie cognitif neuromorphique de Telluride) ont également cité des exemples sur la façon dont ils utilisaient les systèmes de Loihi pour résoudre des problèmes.
Les projets comprenaient la fourniture de capacités d’adaptation à une jambe prothétique, le suivi d’objets avec des caméras événementielles émergentes, l’automatisation d’une table de foosball avec détection et contrôle neuromorphique, le contrôle d’un pendule linéaire inversé et l’inférence d’entrée tactile sur la peau électronique d’un robot iCub.
La puce Loihi a été introduite pour la première fois en 2017, et l’annonce de Pohoiki Beach accélère le développement en ouvrant la capacité et l’échelle aux partenaires de recherche d’Intel, la société a déclaré. Plus tard cette année, Intel a déclaré qu’il introduira un plus grand système Loihi baptisé Pohoiki Springs, qui s’appuie sur l’architecture de Pohoiki Beach « pour fournir un niveau de performance et d’efficacité sans précédent pour les charges de travail neuromorphiques à grande échelle ».
https://www.intel.fr/content/www/fr/fr/research/neuromorphic-computing.html
