Intel pubblica degli aggiornamenti sulla neuromorfica

Intel ha condiviso degli aggiornamenti sui progressi compiuti dalla Intel Neuromorphic Research Community (INRC). Il gruppo di lavoro è cresciuto rapidamente dalla sua creazione nel 2018 e adesso include oltre 100 membri, e Intel annuncia l’ingresso di Lenovo, Logitech, Mercedes-Benz e Prophesee per esplorare il valore del neuromorphic computing per casi d’uso aziendali. Inoltre, Intel ha riassunto un crescente corpus di risultati di ricerca provenienti dal lavoro dell’INRC su Loihi, il suo chip di test per la ricerca neuromorfica.

Mike Davies, direttore del Neuromorphic Computing Lab di Intel, ha affermato:

“In appena due anni abbiamo formato una comunità vivace composta da centinaia di ricercatori in tutto il mondo, ispirati dalla promessa dell’informatica neuromorfica di fornire ingenti guadagni in termini di efficienza di elaborazione, velocità e funzionalità intelligenti. Per la prima volta stiamo assistendo all’emergere di un riscontro a livello quantitativo che avvalora questa promessa. Insieme ai nostri partner in INRC, abbiamo in programma di costruire sulla base di queste indicazioni per rendere possibili applicazioni commerciali dirompenti di ampia portata per questa tecnologia nascente”.

Le intenzioni di Intel e le caratteristiche delle sue ricerche

Intel ha creato l’INRC perché ritiene che nessun gruppo da solo potrà effettivamente sprigionare il pieno potenziale del calcolo neuromorfico. Collaborando con alcuni dei principali ricercatori in questo campo, che si tratti di rappresentanti del mondo accademico, dell’industria o della pubblica amministrazione, Intel sta lavorando per superare le sfide nello sviluppo dell’informatica neuromorfica e portarla da prototipi di ricerca a prodotti leader del settore nei prossimi anni.

Intel e i suoi partner hanno dimostrato guadagni ingenti per casi d’uso nel mondo reale e stanno assistendo ai primi progressi nella scalabilità di questi carichi di lavoro per risolvere problemi computazionali più grandi. Mentre il calcolo neuromorfico continua a progredire, Intel e INRC hanno anche scoperto vari potenziali casi d’uso nel mondo reale per la tecnologia neuromorfica, come l’ di una a realizzazione di una robotica più efficiente e adattabile, la possibilità di ricercare rapidamente contenuti simili all’interno di grandi database o di consentire a dispositivi di rete di prendere decisioni difficili di pianificazione e ottimizzazione in tempo reale. L’ingresso di Lenovo, Logitech, Mercedes-Benz e Prophesee nell’INRC, insieme alle attuali Fortune 500 e alla pubblica amministrazione, mostra la costante maturazione della tecnologia neuromorfica e il suo prossimo passaggio dai laboratori e dalle università alle applicazioni industriali.

Le innovazioni delineate nel corso dell’Intel Labs Day

Attraverso lo sviluppo continuo, la prototipazione e il test di applicazioni costruite sui sistemi neuromorfici di Intel, Intel e INRC stanno compilando un corpus crescente di risultati che mostrano guadagni consistenti in un’ampia gamma di carichi di lavoro. I risultati esistenti, come l’imitazione del sistema olfattivo umano e l’introduzione del rilevamento tattile nella robotica, combinati con i nuovi benchmark delineati all’Intel Labs Day, dipingono un quadro del calcolo neuromorfico adatto per una classe emergente di applicazioni intelligenti che imitano le capacità biologiche che abbiano anche rilevanza commerciale.

I benchmark delineati nel corso dell’Intel Labs Day includono:

• Riconoscimento di comandi vocali: Accenture ha testato la capacità di riconoscere i comandi vocali sul chip Loihi di Intel rispetto a un’unità di elaborazione grafica (GPU) standard e ha riscontrato che Loihi non solo raggiungeva una precisione simile, ma era fino a 1.000 volte più efficiente dal punto di vista energetico e rispondeva fino a 200 millisecondi più veloce. Attraverso l’INRC, Mercedes-Benz sta esplorando come questi risultati potrebbero applicarsi a casi d’uso del mondo reale, come l’aggiunta di nuovi comandi di interazione vocale ai veicoli.
• Riconoscimento dei gesti: l’AI tradizionale funziona bene per elaborare i big data e riconoscere modelli in migliaia di esempi, ma ha difficoltà ad apprendere differenze minime che cambiano da persona a persona, come i gesti che usiamo per comunicare. I partner di Accenture e INRC stanno dimostrando progressi tangibili nell’utilizzo delle capacità di autoapprendimento di Loihi per apprendere e riconoscere rapidamente i gesti propri di un individuo. Elaborando immagini provenienti da una telecamera neuromorfica, Loihi può apprendere nuovi gesti in poche esposizioni. Questo potrebbe essere applicato a una varietà di casi d’uso, come l’interazione con prodotti intelligenti in casa o display touchless negli spazi pubblici.

• Recupero di immagini: i ricercatori del settore della vendita al dettaglio hanno valutato Loihi per le applicazioni di ricerca di prodotti basate su immagini. Hanno scoperto che Loihi è in grado di generare vettori di immagini con un’efficienza energetica 3 volte superiore rispetto alle tradizionali CPU e GPU, mantenendo lo stesso livello di precisione. Questo studio è complementare ai risultati della ricerca di somiglianza ottenuti dal sistema neuromorfico Pohoiki Springs di Intel, pubblicato all’inizio di quest’anno, che ha mostrato la capacità di Loihi di cercare vettori di funzionalità in database di milioni di immagini 24 volte più velocemente e con consumi energetici 30 volte inferiori rispetto a una CPU.
• Ottimizzazione e ricerca: Intel e i suoi partner hanno scoperto che Loihi può risolvere problemi di ottimizzazione e ricerca in maniera oltre 1.000 volte più efficienti e 100 volte più velocemente rispetto alle CPU tradizionali. I problemi di ottimizzazione – come la soddisfazione di specifici vincoli – forniscono un valore potenziale ai sistemi in rete, per esempio consentendo ai droni di pianificare e prendere decisioni di navigazione complesse in tempo reale. Lo stesso tipo di problema potrebbe anche essere ridimensionato per workload complessi nei data center, diventando un supporto per la pianificazione dei treni o l’ottimizzazione della logistica.
• Robotica: I ricercatori di Rutgers e TU Delft hanno pubblicato nuove dimostrazioni di navigazione robotica e applicazioni di controllo di micro-droni in esecuzione su Loihi. Il drone di TU Delft ha eseguito atterraggi a flusso ottico con una rete evoluta di 35 neuroni che correva a frequenze superiori a 250 kilohertz. Rutgers ha scoperto che le sue soluzioni basate su Loihi richiedono una potenza 75 volte inferiore rispetto alle implementazioni di GPU mobile convenzionali, senza alcuna perdita di prestazioni. Nel lavoro pubblicato alla “2020 Conference on Robot Learning” di novembre, i ricercatori di Rutgers hanno scoperto che Loihi potrebbe apprendere con successo numerose attività OpenAI Gym con un’elevata precisione equivalente a una rete deep actor, con un consumo energetico 140 volte inferiore rispetto a una soluzione con GPU mobile.

Inoltre, Intel e i suoi partner hanno presentato due dimostrazioni di robotica neuromorfica all’avanguardia all’Intel Labs Day. Lavorando con i ricercatori dell’ETH di Zurigo, Intel ha mostrato Loihi intento a controllare in modo adattivo una piattaforma di droni che traccia l’orizzonte raggiungendo velocità a circuito chiuso fino a 20 kilohertz con 200 microsecondi di latenza di elaborazione visiva. Ciò rappresenta un guadagno di 1.000 volte in termini di efficienza e velocità combinate rispetto alle soluzioni convenzionali. Affrontando il problema dell’integrazione del software neuromorfico, Intel e i ricercatori dell’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) hanno dimostrato il funzionamento di più abilità cognitive in esecuzione contemporaneamente su Loihi nella piattaforma robotica iCub di IIT. Queste abilita includono il riconoscimento degli oggetti con un apprendimento rapido, la consapevolezza spaziale rispetto a quegli oggetti appresi e il processo decisionale in tempo reale in risposta all’interazione umana.

Il futuro dopo questa innovazione

Con la crescita dell’INRC, Intel continuerà a investire in questo ecosistema unico e a collaborare con i suoi membri per fornire supporto tecnologico ed esplorare come il calcolo neuromorfico possa aggiungere valore reale per problemi grandi e piccoli. Inoltre, Intel continua a trarre insegnamenti dalle attività dell’INRC e a incorporarli nello sviluppo del chip di ricerca neuromorfica di prossima generazione, che sarà presto disponibile.

La Intel Neuromorphic Research Community è un ecosistema di gruppi accademici, laboratory governativi, istituti di ricerca e aziende in tutto il mondo che lavorano con Intel per fare avanzare il computing neuromorfico e sviluppare applicazioni innovative di intelligenza artificiale. I ricercatori interessati a partecipare ai lavori dell’INRC e concentrarsi sullo sviluppo per Loihi possono visitare il sito della Intel Neuromorphic Research Community, sul quale è anche possibile trovare una lista dei membri attuali.

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