人間と同じように推論して学習できるAIチップを使った自走自転車の開発に成功

人間と同等の推論能力と状況を読む能力を備えた機械が大量に出現する未来に、人類はまた一歩近づいたようです。

最近、中国のコンピューター科学者のグループが、自走自転車を完璧に制御し、実際の運行で遭遇する状況を適切に判断して対処できる「Tianjic」と呼ばれるハイブリッドAIチップの開発に成功した。

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自走自転車には中国の科学者によるAI処理チップが搭載されている

このチップを搭載したバイクは非常に特別なものになります。それは自らバランスをとることができるだけでなく、自らナビゲートし、状況に対処し、途中の障害物を克服し、ユーザーの命令に反応し、さらには自立することもできます。迅速に対応するため）。

Tianjic は、北京の清華大学のコンピュータ サイエンス エンジニア Luping Shi と同僚の長年にわたる研究、開発、テストの情熱の結晶です。研究チームが説明したように、このチップは自転車の人工頭脳と考えることができ、自転車が人間と対話し、道路上のあらゆる状況に対処するのに役立ちます。

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技術的には、Tianjic チップは、汎用人工知能 (AGI) CPU モデルを開発するための 2 つの異なるマイクロプロセッサ アーキテクチャ手法を完璧に組み合わせた「ハイブリッド」設計構造を備えています。) AGI は、人間が行うことができるあらゆる知的作業を理解または自己学習する能力を持つ機械の「知能」として大まかに理解できます。つまり、人間と同じような学習能力と推論能力を持っているのです。

どちらのアプローチも、異なる構築スキームとエンコーディング スキームに基づいています。1 つは神経科学技術に由来し、脳内のニューロンによく似た「シミュレーター回路」を構築する試みです。一方、もう 1 つのアプローチはコンピューター サイエンスに基づいており、コンピューターを使用して複雑な機械学習アルゴリズムを実行します。

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Tianjic チップは「ハイブリッド」設計構造を採用しています。

両方のアプローチを正確に組み合わせることで、科学者は、脳の構造にヒントを得た回路、再構成可能なビルディング ブロックやセット、その他多くの優れた機能を備えた、さまざまな機械学習アルゴリズムを実行する単一のコンピューティング プラットフォームを作成できます。

これら 2 つのアプローチは相互に連携して人工ニューラル ネットワークを実行することで、自動車が効果的に障害物を検出し、それぞれの状況に応じてエンジンを制御し、車両のバランスを保つのに役立ちます。これに加えて、音声コマンドの認識と通常のソフトウェア処理をサポートする機能も追加されています。

Nature誌に掲載されたプロジェクトの詳細な説明によると、研究チームはカメラ、ジャイロスコープ、速度計、モーター、ステアリングホイール、そして特にTianjicチップを備えた自走式自転車を設計したという。さらに、実際の動作におけるこの AGI チップの有効性を評価するための実用的なテストも実行されました。以下のテストビデオを参照してください。

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車は多くの複雑なテストに合格しました

ビデオで見られるように、バイクは現実とは異なる状況での障害物の検出と回避、バランス制御、音声コマンド認識、追跡と意思決定のテストを正常に完了しました。

専門家によると、Tianjicのような効果的なハイブリッドプロセッサチップアーキテクチャは、コンピュータサイエンス全般、特に人工知能の分野の将来の発展において非常に重要な役割を果たすだろう。