Одной из основных тенденций в сфере аппаратного обеспечения сейчас является стремление снизить энергопотребление. особенно высокопроизводительный низкие вычисления чипсы.

Нейронова это диптек стартап из Милана, который разрабатывает нейроморфный процессор, который напрямую имитирует работу мозга на аппаратном уровне, где нейроны и синапсы представляют собой физические структуры на кремнии.

Процессор позволяет выполнять задачи ИИ с Потребление энергии в 1000 раз ниже, чем у существующих решений, и все это в пределах чипа размером всего 3 x 3 мм.

Чтобы узнать больше, я поговорил с генеральным директором и соучредителем Алессандро Милоцци.

Нейронова вышла из PoliHub, инкубатора стартапов при Миланском политехническом университете. Милоцци отмечает:

«У них была программа, которая меня заинтриговала, поэтому я решил поучаствовать. Я сформировал команду из трех докторов наук, и мы усердно работали над нашей идеей.

Мы выиграли питч-конкурс для нашей группы и получили первый грант в размере 30 000 евро для запуска компании».

Что такое нейроморфные микрочипы?

Нейроморфные микрочипы – это шаг вверх от классической вычислительной архитектуры и стремятся воспроизвести эффективность мозга при обработке информации путем создания архитектуры, вдохновленной мозгом.

Они используют искусственные нейроны и синапсы для обработки и передачи информации, подобно биологическим нейронным сетям, обнаруженным в живых организмах.

Нейроморфизм — это растущая тенденция в разработке чипов и компьютерное зрение и восприятие глубины в робототехнике.

В примере с нейроморфными чипами их конструкция делает вычисления более гибкими, что приводит к созданию более адаптируемых систем.

Например, данные обрабатываются и хранятся вместе на каждом индивидуальный нейрон, избегая потенциальных узких мест при передаче данных между отдельными компонентами обработки и памяти.

Нейроморфные чипы позволяют приложениям, управляемым искусственным интеллектом, работать непосредственно на периферии устройств Интернета вещей, уменьшая необходимость постоянной передачи данных на центральные серверы. Они делают возможной обработку данных в реальном времени и могут учиться и развиваться. через некоторое время что делает их подходящими для динамичных сред, где условия часто меняются.

Каковы болевые точки существующих вычислительных мощностей чипов?

По словам Милоцци, сегодня большинству устройств не хватает вычислительной мощности для решения ресурсоемких задач, таких как распознавание голоса, перевод или обработка звука (текущая задача компании – локально).

«Если они попытаются, энергопотребление окажется настолько высоким, что батарея не сможет поддерживать работу. Вот тут-то и пригодится наша технология».

Представьте, что у вас есть устройство, питающееся от аккумулятора, и вся потребляемая им энергия поступает от этого аккумулятора. Мы предоставляем чип, который снижает энергопотребление в 1000 раз, позволяя устройству выполнять эти задачи локально, потребляя при этом гораздо меньше энергии. Это означает, что вы получаете больше интеллекта с меньшими силами».

В случае распознавания речи многие устройства полагаются на облако для обработки данных, отправляя данные туда и обратно между облаком и устройством, что приводит к задержкам, которые проблематичны для приложений реального времени, таких как слуховые аппараты.

Например, для слуховых аппаратов очистка голосовых сигналов для людей с проблемами слуха становится непрактичной из-за зависимости от облака из-за задержек и опасений по поводу безопасности, конфиденциальности и времени автономной работы во время передачи данных.

Детали Милоцци:

«Мы стремимся обрабатывать данные непосредственно на устройстве, устраняя необходимость в зависимости от облака. Проблема в том, что нынешнее оборудование не может справиться с этими задачами — оно либо слишком энергоемко, либо слишком ограничено в вычислительных возможностях. Вот тут-то мы и вступаем в игру».

Наш чип оптимизирован для обработки данных датчиков, что позволяет устройствам справляться с ранее невозможными задачами».

Другой пример: хотя Neurnova не стремится заменить электронику смартфона, она может дополнять существующие компоненты; например в смартфоне «где чипы от 17-18 разных поставщиков используются , наш чип можно добавить для расширения возможностей устройства в геометрической прогрессии».

Дальнейшие варианты использования включают мониторинг состояния здоровья с помощью интеллектуальных датчики, или приложения для умных городов и умного сельского хозяйства с интеллектуальными датчиками, даже без батарей.

Он фактически устанавливает новый верхний предел возможностей интеллектуальных устройств и датчиков.

Чип Neuronova CMOS-совместим, имею в виду это работает в рамках ограничений существующих технологий изготовления КМОП. Этот означает, что они могут производиться на обычных заводах по производству полупроводников без необходимости специализированных или дорогостоящих модификаций.

Милуззи объясняет:

«Такой подход позволяет нам сосредоточиться на крупносерийном производстве, не полагаясь на передовые производственные узлы. Нам не нужны новейшие производственные технологии из Тайваня или аналогичные фонды.

Настоящая инновация заключается в архитектуре, а именно в том, как мы проектируем нейроны и синапсы. Мы можем добиться производительности, которая в 1000 раз лучше, чем у лучшего оборудования, доступного сегодня».

Возможность для инноваций в области чипов определения местоположения

Сосредоточив внимание на инструментах и ​​процессах на местном уровне, Nevonova заложила прочную основу для своей компании и инноваций в области чипов в Европе.

«Почти 99% разработки и производства чипов происходит в Италии, что имеет основополагающее значение для укрепления позиций Европы в полупроводниковой промышленности».

Милооцци отмечает, что это повышает конкурентоспособность Италии.

«Итальянские университеты выпускают невероятно талантливых людей и способствуют инновациям, доказывая, что нам не всегда нужно полагаться на производственные центры на Тайване или в США.

Многие люди, которых я встречал здесь и за рубежом, были искренне впечатлены нашей работой и просили совета и сотрудничества. Наш энергоэффективный дизайн является одним из ключевых преимуществ, демонстрируя потенциал Италии и Европы лидировать в этой области».

Милуззи признает, что, хотя «наш подход основан на наших академических исследованиях, мы стремимся выйти за рамки публикации статей или сосредоточиться исключительно на исследованиях и разработках для крупных корпораций — как это делают такие компании, как Intel, со своими инициативами в области нейроморфных вычислений. Вместо этого мы берем основные инновации». нейроморфных вычислений и вывести их непосредственно на рынок».

В октябре 2024 года компания быстро завоевала интерес инвесторов, собрав 1,5 миллиона евро Pre-Seed при поддержке Tech4Planet и 360 Capital.

Главный образ: Нейронова. Фото: в титрах не указано.