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電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）不久前，以色列公司POLYN宣布推出語(yǔ)音處理Tiny AI芯片NeuroVoice，成為第一個(gè)在超低功耗模擬神經(jīng)形態(tài)芯片內(nèi)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音檢測(cè)(VD)和語(yǔ)音提取(VE)組合的公司。今年4月，POLYN就宣布其該芯片成功封裝和評(píng)估。

POLYN成立于2019年，總部位于以色列。POLYN提供超低功耗、高性能的神經(jīng)形態(tài)模擬信號(hào)處理（NASP）技術(shù)、IP和基于NASP的Tiny AI芯片，能夠支持廣泛的邊緣人工智能應(yīng)用，包括可穿戴設(shè)備、工業(yè)4.0、互聯(lián)健康、智能家居等。

POLYN公司的Tiny AI解決方案

如今人工智能正加速?gòu)脑贫俗呦蜻吘?，進(jìn)入到越來(lái)越小的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中。在終端和邊緣側(cè)微處理器上實(shí)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)，被稱為微型機(jī)器學(xué)習(xí)，即Tiny AI（也被稱為TinyML）。準(zhǔn)確說(shuō)，Tiny AI是指在mW功率范圍以下的設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法、工具和技術(shù)。

當(dāng)前，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備日益普及。在資源受限設(shè)備上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的能力，為許多新的可能性打開了大門。一個(gè)很好的例子是具有心率(HR)跟蹤和人體活動(dòng)識(shí)別(HAR)的可穿戴設(shè)備，其中PPG/IMU傳感器不斷生成數(shù)據(jù)，其處理會(huì)消耗大量電池電量。

POLYN公司的一位高管表示，潛在客戶對(duì)可穿戴設(shè)備的測(cè)量不準(zhǔn)確和電池壽命短持謹(jǐn)慎態(tài)度。這些情況發(fā)生是因?yàn)榭纱┐髟O(shè)備中最常見的當(dāng)前實(shí)現(xiàn)是基于算法計(jì)算，這些算法計(jì)算耗能大且無(wú)法真正準(zhǔn)確。戒指形式的可穿戴設(shè)備是一個(gè)可行的選擇，但現(xiàn)在很少有這樣的智能戒指模型可以真正戴在手指上。對(duì)于這種形式，降低功耗至關(guān)重要，并且需要新型硬件。

POLYN的神經(jīng)形態(tài)模擬信號(hào)處理器技術(shù)（NASP）是一種Tiny AI解決方案，旨在優(yōu)化原始數(shù)據(jù)并減少CPU負(fù)載和轉(zhuǎn)發(fā)到云的數(shù)據(jù)量。NASP技術(shù)以前所未有的低功耗、小尺寸和低延遲為傳感器設(shè)備提供真正的AI。通過(guò)感知模擬信號(hào)和數(shù)字信號(hào)，為各種傳感器增加智能。

圖片來(lái)源：POLYN

根據(jù)POLYN介紹，公司的NASP技術(shù)利用了一個(gè)獨(dú)特的平臺(tái)，該平臺(tái)將經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為輸入，并使用數(shù)學(xué)建模將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)合成為真正的神經(jīng)擬態(tài)芯片。NASP芯片使用模擬電路，其中神經(jīng)元使用運(yùn)算放大器實(shí)現(xiàn)，而軸突則由薄膜電阻器實(shí)現(xiàn)。

POLYN公司此次宣布推出的NeurorSense芯片采用55nm CMOS技術(shù)實(shí)現(xiàn)。據(jù)介紹，當(dāng)它充當(dāng)邊緣信號(hào)傳感器，能夠使用神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算處理原始傳感器數(shù)據(jù)，而無(wú)需對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行任何數(shù)字化。出于這個(gè)原因，該公司將其稱為第一款無(wú)需模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)即可直接在傳感器旁邊使用的神經(jīng)擬態(tài)模擬TinyML芯片。

神經(jīng)形態(tài)芯片的優(yōu)勢(shì)

對(duì)于執(zhí)行真正始終在線測(cè)量的設(shè)備，神經(jīng)形態(tài)模擬信號(hào)處理是一個(gè)理想的解決方案，與傳統(tǒng)算法相比，它具有100uW的超低功耗和兩倍的精度。

20世紀(jì)80年代，科學(xué)家設(shè)想將人類大腦的功能映射到硬件上，即直接用硬件來(lái)模擬人腦結(jié)構(gòu)，這種方法稱為神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算，這類硬件被稱為神經(jīng)擬態(tài)芯片。經(jīng)過(guò)近40年發(fā)展，神經(jīng)擬態(tài)芯片相繼問(wèn)世。

傳統(tǒng)人工智能主要以計(jì)算，即通過(guò)編程等手段實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。其中深度學(xué)習(xí)是目前廣泛應(yīng)用的技術(shù)之一，2006年左右，深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)入大眾視野。它通過(guò)添加多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，賦予機(jī)器視覺、語(yǔ)音識(shí)別以及自然語(yǔ)言處理等方面的能力。

北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授黃鐵軍此前在接受媒體采訪的時(shí)候表示，盡管深度學(xué)習(xí)有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加持，但通過(guò)計(jì)算實(shí)現(xiàn)智能的影子并未消失。只不過(guò)與傳統(tǒng)計(jì)算相比，深度學(xué)習(xí)的算法模型發(fā)生了變化，實(shí)現(xiàn)的物理載體依然是計(jì)算機(jī)。

而與深度學(xué)習(xí)采用的多層人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算構(gòu)造的是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)智能。它本身就是能處理信息的載體，不再依賴于計(jì)算機(jī)。神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算是探索實(shí)現(xiàn)人工智能的新范式。在信息處理方面，現(xiàn)在的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的是相對(duì)靜態(tài)的、固定的信息，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則適合處理與時(shí)空高度相關(guān)的復(fù)雜信息流。

通過(guò)模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能是一條十分重要的研究路線，未來(lái)它甚至有可能突破生物智能的天花板。盡管生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)慢速系統(tǒng)，每秒鐘能產(chǎn)生的神經(jīng)脈沖數(shù)量只有十幾個(gè)，生物獲取和處理的信息量也處于較低水平，但一旦將生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電子化，其處理信息的能力將比被模擬的生物大腦高出多個(gè)數(shù)量級(jí)。

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