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[导读]【导读】高通首席技术官麦特·格罗布(Matt Grob)近日在《麻省理工技术评论》(MIT Technology Review)举办的EmTech大会上表示,公司将帮助合作伙伴针对人工视觉感应器、机器人控制器甚至是人脑移植物等应用场景设计与

【导读】高通首席技术官麦特·格罗布(Matt Grob)近日在《麻省理工技术评论》(MIT Technology Review)举办的EmTech大会上表示,公司将帮助合作伙伴针对人工视觉感应器、机器人控制器甚至是人脑移植物等应用场景设计与生产该类芯片。该技术可能也将促使智能手机能够大幅提升感知和处理信息的效率。

相关媒体报道,高通在近日表示,将开始帮助合作伙伴制造一种全然不同的芯片——一种模拟人脑神经结构和信息处理方法的芯片。该方式可使得机器能够执行复杂的任务,同时节省耗能。IBM也在开发类似的计算机架构,该领域备受研究机构的关注。

高通首席技术官麦特·格罗布(Matt Grob)近日在《麻省理工技术评论》(MIT Technology Review)举办的EmTech大会上表示,公司将帮助合作伙伴针对人工视觉感应器、机器人控制器甚至是人脑移植物等应用场景设计与生产该类芯片。该技术可能也将促使智能手机能够大幅提升感知和处理信息的效率。

当下的计算机系统采用“冯·诺依曼”架构设计,基于循序存储和处理信息的独立芯片。而类人脑架构则可模仿大脑神经元和突触的运作方式,并行分布处理信息。

高通已经开发出了新的模拟人脑活动的软件工具。这些网络允许开发者编写受生物启发的程序。高通将借此开发名为神经处理单元(NPU)的处理器。按照它的设想,NPU将可重复编程,大规模并行,运行分类、预测等认知型任务。

数年来,高通和它投资的公司Brain Corp一直在开发模拟人脑运作的硬件与算法。该公司将该项目称为Zeroth。

高通在其圣地亚哥实验室开发了面向球型机器人的神经启发芯片原型。据格罗布称,只要在该机器人到达正确的位置时告知它,它以后就会知道怎么再到达那里,而无需给予一连串复杂的指令。

“这种‘神经形态’硬件受生物启发,是一种全然不同的架构,能够解决传统架构不擅长处理的各类问题。”格罗布受访时指出,“它采用源自神经元的物理结构——并行与分布式。”

他补充道,“当下的新技术能够减少硅片上这些结构的庞大数目。我们能够打造的工具非常先进,它有望催生一种能够自己学习、无需用软件编程的机器——以你教导孩子的方式对其编程。”

格罗布称,明年公司将能够联手研究机构和初创公司,为它们提供实现硬件设计的平台。“我们也将利用该功能开发和规模化整个平台。它们将能够非常快速地利用我们的工具创造出类神经结构的计算架构。”

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