Erfolgreich entwickelte selbstfahrende Fahrräder mit KI-Chips, die wie Menschen denken und lernen können

Es scheint, dass die Menschheit der Zukunft des Massenauftauchens von Maschinen, die nicht weniger als Menschen über die Fähigkeit verfügen, zu denken und Situationen zu lesen, gerade einen Schritt näher gekommen ist.

Kürzlich hat eine Gruppe chinesischer Informatiker erfolgreich einen hybriden KI-Chip namens „Tianjic“ entwickelt, der ein selbstfahrendes Fahrrad perfekt steuern, beurteilen und gut damit umgehen kann. Situationen, die im tatsächlichen Betrieb auftreten.

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Das selbstfahrende Fahrrad ist mit einem KI-Verarbeitungschip chinesischer Wissenschaftler ausgestattet

Durch die Ausstattung mit diesem Chip wird das Fahrrad zu etwas ganz Besonderem. Es kann sich nicht nur selbst ausbalancieren, sondern besitzt auch die Fähigkeit, sich selbst zu navigieren, mit Situationen umzugehen, Hindernisse auf seinem Weg zu überwinden, auf Befehle zu reagieren, die Sie sagen, und kann sogar unabhängig sein. Entscheidungen treffen und treffen, wenn es nötig ist (in Notsituationen, Bedarf). schnell reagieren zu können).

Tianjic ist die Leidenschaft langjähriger Forschung, Entwicklung und Tests des Informatikingenieurs Luping Shi und seiner Kollegen an der Tsinghua-Universität in Peking. Wie das Forscherteam erklärte, kann dieser Chip als künstliches Gehirn des Fahrrads betrachtet werden, das ihm hilft, mit Menschen zu interagieren und alle Situationen auf der Straße zu meistern.

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Technisch gesehen verfügt der Tianjic-Chip über eine „hybride“ Designstruktur, die eine perfekte Kombination zweier verschiedener Mikroprozessorarchitekturmethoden zur Entwicklung eines allgemeinen CPU-Modells mit künstlicher Intelligenz (AGI) darstellt. ). AGI kann grob als die „Intelligenz“ einer Maschine verstanden werden, die die Fähigkeit besitzt, jede intellektuelle Aufgabe, die ein Mensch bewältigen kann, zu verstehen oder selbst zu erlernen. Mit anderen Worten, es verfügt über die Fähigkeit zu lernen und zu denken, ähnlich wie Menschen.

Beide Ansätze basieren auf unterschiedlichen Konstruktions- und Kodierungsschemata. Einer stammt aus der neurowissenschaftlichen Technologie und versucht, „Simulatorschaltkreise“ zu bauen, die Neuronen im Gehirn sehr ähneln. Während der andere Ansatz auf der Informatik basiert und Computer zur Ausführung komplexer maschineller Lernalgorithmen verwendet.

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Der Tianjic-Chip verfügt über eine „hybride“ Designstruktur

Durch die präzise Kombination beider Ansätze können Wissenschaftler eine einzige Computerplattform schaffen, die eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen ausführt, mit Schaltkreisen, die von der Gehirnstruktur inspiriert sind, rekonfigurierbaren Bausteinen und Sets und vielen anderen coolen Funktionen.

Diese beiden Ansätze werden zusammenarbeiten, um künstliche neuronale Netze zu betreiben und so dem Auto dabei zu helfen, Hindernisse effektiv zu erkennen, den Motor je nach Situation zu steuern und das Fahrzeug auszubalancieren. Hinzu kommt die Fähigkeit, die Erkennung von Sprachbefehlen sowie die normale Softwareverarbeitung zu unterstützen.

Laut einer detaillierten Beschreibung des Projekts, die in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht wurde, entwarf das Forschungsteam ein selbstfahrendes Fahrrad – ausgestattet mit einer Kamera, einem Gyroskop, einem Tachometer, einem Motor, einem Lenkrad und insbesondere dem Tianjic-Chip. Darüber hinaus wurden auch praktische Tests durchgeführt, um die Wirksamkeit dieses AGI-Chips im realen Betrieb zu bewerten. Sie können sich das Testvideo unten ansehen:

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Das Auto hat viele komplexe Tests erfolgreich bestanden

Wie Sie im Video sehen können, hat das Fahrrad die Tests zur Hinderniserkennung und -vermeidung, zur Gleichgewichtskontrolle, zur Erkennung von Sprachbefehlen, zur Verfolgung und Entscheidungsfindung unter Bedingungen anderer Realität erfolgreich bestanden.

Laut Experten wird eine effektive Hybrid-Prozessor-Chip-Architektur wie Tianjic eine äußerst wichtige Rolle in der zukünftigen Entwicklung der Informatik im Allgemeinen und des Bereichs der künstlichen Intelligenz im Besonderen spielen.