Deze nieuwe AI-chip is een van de snelste in zijn soort. Binnen 1 seconde analyseert de chip maar liefst 2 miljard beelden.

Het menselijk brein werkt wonderbaarlijk snel. In een fractie van een seconde verwerken we de impulsen van onze omgeving én reageren we adequaat op wat we waarnemen. Het is dan ook niet gek dat veel AI-ingenieurs graag spieken bij het menselijk brein. Zo bestaan er al kunstmatige neurale netwerken die elektrische neuronen met elkaar in contact brengen om zo razendsnel data te verwerken. Maar voor onderzoekers aan de Universiteit van Pennsylvania zijn deze netwerken lang niet snel genoeg. In het vakblad Nature presenteren zij hun nóg efficiëntere technologie.

Lees ook:

• AI voorkomt stress in de stal
• Nieuw: militaire laser op droneformaat
• Kunstmatige intelligentie houdt heli’s in de lucht

Normale neurale netwerken

In traditionele neurale netwerken wordt het beeld van een object eerst gevormd op een beeldsensor, zoals de digitale camera in je smartphone. Vervolgens zet de beeldsensor het licht dat dit object weerkaatst om in elektrische signalen. Deze data worden vervolgens verwerkt, geanalyseerd, opgeslagen en geclassificeerd door een computerchip.

Net zoals je brein, leert een neuraal netwerk van de impulsen in zijn omgeving: het ontdekt op eigen houtje ingewikkelde structuren in de gegevens die het ervaart. Het netwerk classificeert de informatie in allerlei zelfbedachte categorieën. Hoe meer data het netwerk voorgeschoteld krijgt, hoe accurater deze classificaties worden. Zo kan een iPhone met een aantal foto’s van je gezicht onderscheid maken tussen jou en iemand die met zijn vingers van je telefoon af moet blijven.

Deze technologie werkt veelal met een zogeheten klok-schema. Dat wil zeggen dat de berekeningen in de computer elkaar één voor één opvolgen in een lineair schema. Het netwerk moet eerst het één berekenen, voor het aan de slag kan met het ander. Het verwerken van weerkaatsend licht, het herkennen van een afbeelding en het adequaat reageren gaat dus stukje bij beetje. Carol de Vries, Program & Technology Manager bij PhotonDelta laat weten: “Dat leidt tot complexe berekeningen die veel tijd en geheugenruimte kosten.” En dat is voor de ingenieurs van Pennsylvania niet efficiënt genoeg.

Lichtsnelheid

Het team ontwikkelde daarom een chip die optische signalen direct leest en verwerkt – zonder het licht eerst om te zetten naar elektrische signalen. Het netwerk begint meteen te rekenen zodra lichtsignalen zich door de chip bewegen. De computer hoeft niet meer te wachten tot het ene datapunt is omgezet voor hij het andere kan verwerken. Berekeningen volgen elkaar dan ook niet stapsgewijs op, maar vinden tegelijkertijd plaats. Dat gaat véél sneller.

Als ultieme test moest de nieuwe chip geschreven letters van elkaar onderscheiden. Een makkie: binnen een halve nanoseconde herkende de chip een complete letter – de tijd die traditionele digitale computerchips nodig hebben om slechts één rekenstap van hun klok-schema te voltooien. Dat klinkt nogal abstract. Een herkenbaarder fenomeen is misschien de framesnelheid van films. Films spelen meestal tussen de 24 en 120 frames per seconde af. Deze chip verwerkt ongeveer 2 miljard frames per seconde. “Een veelbelovend resultaat” vindt de Vries. Tegelijkertijd vindt hij de chip nog erg klein. Met een magere resolutie van 5×6 pixels hebben de onderzoekers uit Pennsylvania nog veel werk aan het opschalen van de chip.

AI voor 3D

De enorme snelheid van het systeem is al een behoorlijke prestatie. Maar misschien nog opmerkelijker aan deze technologie is dat de chip meer dan alleen platte afbeeldingen kan classificeren. In aankomende projecten werken de ingenieurs aan driedimensionale objectclassificatie. Zulk soort technologie kan zelfrijdende auto’s verbeteren, die razendsnel onderscheid moeten maken tussen gevaarlijke en ongevaarlijke objecten op de weg. Dan kunnen we met onze menselijke neurale netwerken heerlijk achteroverleunen.

Bronnen: Nature, Tech Xplore

Beeld: Pixabay

Ben je geïnteresseerd in de wereld van wetenschap & technologie en wil je hier graag meer over lezen? Word dan lid van KIJK!