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空軍は空中戦車スポッターとしてIBMの脳に触発されたチップをテストします
衛星、航空機、そして増え続けるドローン—米国空軍は空にたくさんの電子の目を持っています。現在、脳に触発されたコンピューターチップが、これらのシステムに、戦車や対空システムなどの車両を自動的に識別するなどの機能を提供できるかどうかを調査しています。
空軍研究所（AFRL）は、IBM製のニューロモルフィックチップを使用して、レーダーで生成された航空画像で軍用車両と民間車両を識別した結果を報告しています。型破りなチップは、通常の高性能コンピューターとほぼ同じくらい正確に、20分の1未満のエネルギーを使用して仕事をこなしました。
AFRLはIBMに契約を結びました 550,000ドル相当 2014年には、脳に触発されたTrueNorthチップの最初の有料顧客になりました。哺乳類の脳のニューロンを模倣するように設計された100万個の要素のネットワークを使用してデータを処理し、2億5600万個のシナプスで接続されています。
このようなチップは、既存のコンピューターのものとは大きく異なり、問題によっては、はるかに電力効率が高いはずです（Thinking In Siliconを参照）。空軍は、リソースとスペースが限られている場所に、通常は多くの計算能力を必要とする高度なマシンビジョンを展開できる可能性があるため、関心を持っています。衛星、高高度航空機、発電機に依存する空軍基地、小型ドローンはすべて恩恵を受ける可能性があると、AFRLの主要な電子技術者であるQingWu氏は述べています。空軍のミッションドメインは、空中、宇宙、サイバースペースです。 [すべて]電力の制約に非常に敏感だと彼は言います。
Wuは、TrueNorthとJetson TX-1と呼ばれる高性能のNvidiaコンピューターとの間でコンテストを開催してきました。これは、約500ドルの費用がかかり、自動車や移動ロボットなどの強力な機械学習テクノロジーを搭載したマシンに簡単に導入できるように設計されています。
競合するコンピューターは、ニューラルネットワークベースの画像処理ソフトウェアのさまざまな実装を使用して、 MSTARと呼ばれる公開データセット 。例としては、ロシアのT-72戦車、装甲兵員輸送車、ブルドーザーなどがあります。どちらのシステムも約95％の精度を達成しましたが、IBMチップは20倍から30倍の電力を使用していました。
IBMのチップは、そのようなタスクで効率上の利点があるはずです。従来のコンピューターは、あらゆる種類の問題を解決することを目的とした、汎用と見なすことができるハードウェアを備えたチップ上でニューラルネットワークソフトウェアを実行していました。 TrueNorthチップのハードウェアは、人工ニューラルネットワークを表すようにハードコーディングされており、100万個の物理ニューロンがタスクに合わせてカスタマイズされています。
アーキテクチャがより優れた効率を提供する理由の1つは、チップのニューロンとシナプスがデータの保存と操作の両方を行うことです、とWu氏は言います。 Jetson TX-1のような従来のシステムでは、計算を実行するコンポーネントはメモリとは別のものです。つまり、データをメモリからプロセッサにシャトルして分析し、次にメモリに戻して保存する必要があり、時間とエネルギーを消費します。
ボストン大学ニューロモルフィックラボを指揮し、IBMのTrueNorthでの作業に資金を提供した国防総省の契約の別の部分に取り組んだマッシミリアーノヴェルサーチは、結果は有望であると述べています。しかし彼は、IBMのチップには現在トレードオフがあると述べています。
Nvidia、Googleなどによって利用可能になったソフトウェアのおかげで、従来のコンピューターにニューラルネットワークを展開するのははるかに簡単です。そして、IBMの珍しいチップははるかに高価です。使いやすさと価格は、特殊なニューロモルフィックチップに対抗する2つの主な要因であるとVersaceは言います。
ウー氏は、IBMが生産を増やすのに十分な関心を引き付けることができれば、ハードウェアははるかに安くなるはずだと述べています。同社によれば、プラットフォームのソフトウェア開発を容易にするために取り組んでいるという。