Eyeriss – Chip für Neuronale Netzwerke vom MIT

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Das MIT kann das Smartphone mit dem Chip „Eyeriss“ noch cleverer machen – beispielsweise  in der Bildverarbeitung.

Neuronale Netzwerke, das sogenannte Deep Learning, ist der Beginn der künstlichen Intelligenz – denn es kann einem Roboter das Lernen beibringen. Dieses Prinzip wird auch in der Automobilindustrie angewandt, wenn es darum geht das Autonome Fahren zu erreichen.

MIT-Neural-Chip

Auch Google setzt auf das Konzept und Googles Deep Mind Lab hat damit letzte Woche einen Roboter dazu befähigt, besser zu spielen als ein Mensch. Doch die Rechenkapazität würde jedes Smartphone sprengen, denn jedes Bild muss durch zig Filter laufen, um die Erkennung des Inhalts zu erhöhen.

Auf der IEEE International Solid State Circuits Conference in Kalifornien haben Forschende des MIT den Chip vorgestellt, welcher diesen Aufwand reduziert: „Eyeriss“. Mit einem gewöhnlichen GPU, über ein neuronales Netzwerk, können die selben Bilder mehrfach „gescannt“ werden. Der MIT Chip verfügt über 168 Verarbeitungsengines, jede mit einem zugeschriebenen Speicher. Die Rechenkapazität wird durch die Komprimierung und Verwendung interner Statistik zur Wiederholung erhöht.

Dabei verbraucht das MIT-System nur 0,3 Watt. Was sehr viel weniger gegenüber dem Energieverbrauchs eines typischen GPU für Smartphones ist. Diese verbrauchen zwischen fünf bis zehn Watt. Aber nicht nur für Produzenten von Smartphones klingt das interessant, sondern auch für die Autohersteller.

Denn mit der Technologie könnte man die Berechnungen im Auto beschleunigen oder die Gesten und die Aufmerksamkeitserkennung im Auto verbessern. Die Anwendungsgebiete sind mannigfaltig. Jedoch ist das System noch nicht ganz ausgereift und braucht zuweilen doch noch mehr Energie.

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