近日，科學(xué)家研發(fā)成功一款超低功耗混合信號芯片，該芯片的設(shè)計靈感來自對人類大腦的認識，可以幫助手掌大小的機器人協(xié)同工作，并從經(jīng)驗中學(xué)習。結(jié)合新一代的低功耗電機和傳感器，該ASIC以毫瓦功率運行，從而可以將單節(jié)干電池供電智能機器人的運行時間從幾分鐘提高到數(shù)小時。
佐治亞理工學(xué)院的研究人員研發(fā)成功一款超低功耗混合信號芯片，該芯片的設(shè)計靈感來自對人類大腦的認識，可以幫助手掌大小的機器人協(xié)同工作，并從經(jīng)驗中學(xué)習。
為了節(jié)省功耗，該芯片使用了混合了數(shù)字模擬信號的時域處理器，采用信號的脈沖寬度對信息進行編碼。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)IC不僅可以適用于基于模型的編程應(yīng)用，也具備協(xié)作能力，可以強化自我學(xué)習。它賦予了小型機器人更大的偵查、搜救以及執(zhí)行其它任務(wù)的能力。
佐治亞理工學(xué)院的研究人員在2019年的IEEE國際固態(tài)電路會議（ISSCC）上展示了一款搭載了該獨特ASIC的機器人小車。這項研究的贊助者包括國防部高級研究計劃局（DARPA）、半導(dǎo)體研究組織（SRC）和基于大腦啟發(fā)運算的自主智能研究中心（CBRIC）。
在試驗場中放置了一個由該超低功耗混合信號芯片控制的機器人小車，以展示它的自我學(xué)習能力以及它和另一個機器人小車協(xié)作的能力。
佐治亞理工學(xué)院電氣與計算機工程學(xué)院副教授Arijit Raychowdhury表示：“我們正在努力賦予這些非常小的機器人智能，以便它們可以了解自己周遭的環(huán)境，并在沒有基礎(chǔ)設(shè)施的幫助下自主移動。為了實現(xiàn)這一目標，我們將低功耗電路的概念引入到這些非常小的設(shè)備中，讓它們自己做出決策?，F(xiàn)在的市場上，對無需基礎(chǔ)設(shè)施就能自主運行的非常小但功能強大的機器人的需求非常龐大?！?/p>
Raychowdhury和他的研究生Ningyuan Cao、Muya Chang和Anupam Golder展示的汽車要穿過一個由橡膠墊覆蓋著的試驗場地，周圍擋著紙板墻。當這些機器人小車搜索目標時，它們必須避開交通路障，并避免彼此相撞，它們在這個環(huán)境中不斷學(xué)習并相互通信。
機器人小車使用慣性傳感器和超聲波傳感器來確定自己的位置，并檢測周圍的物體。傳感器信息被傳遞到混合信號ASIC中，該ASIC是機器人小車的大腦。指令發(fā)送到樹莓派控制器，該控制器向電動馬達發(fā)送指令。
在手掌大小額機器人小車中，主要有三個子系統(tǒng)在消耗功率：用于驅(qū)動和操縱車輪的電機及其控制器、處理器和傳感系統(tǒng)。在Raychowdhury和他的團隊設(shè)計的機器人小車中，處理器的低功耗特性意味著大部分功率是由電機消耗掉的?！拔覀儗SIC的計算能力降低，從而降低了其功耗，使得功耗預(yù)算主要受到電機功率需求的支配?！彼f。
佐治亞理工學(xué)院的團隊正在與使用微機電技術(shù)的電機從業(yè)者合作，以提高電機的功率密度。
“我們希望打造一個系統(tǒng)，在該系統(tǒng)中，傳感子系統(tǒng)、通信和計算單元、驅(qū)動模塊的功率大致都處于幾百毫瓦左右的功率水平上?！盧aychowdhury說，這位佐治亞理工學(xué)院的副教授同時也是安森美半導(dǎo)體的技術(shù)顧問。“如果我們能夠使用高效的電機和控制器來制造這些手掌大小的機器人，那么我們就可以在幾節(jié)AA電池供電的情況下運行好幾個小時。我們很清楚需要一個什么樣的計算平臺，但是除了計算IC，還需要其它組件的配合?！?/p>
在時域計算中，以不同的電壓水平代表不同的信息，它是以脈沖寬度的形式進行編碼的。這種方式結(jié)合了模擬電路的高能效特點和數(shù)字器件的穩(wěn)健性。
“和傳統(tǒng)的數(shù)字芯片相比，該芯片尺寸減少了一半，功耗下降為原來的三分之一，”Raychowdhury說。 “我們在邏輯電路和存儲器的設(shè)計中使用了多種技術(shù)，將功耗降低到了毫瓦范圍，同時還能滿足目標性能。”
鑒于是采用不同的脈沖寬度表示不同的值，該系統(tǒng)比單純的數(shù)字器件后者模擬器件都慢。但是Raychowdhury表示，這種速度對于小型機器人來說已經(jīng)足夠快樂。
“對于這些控制系統(tǒng)而言，我們不需要那種運行頻率在幾千兆赫茲的電路，因為機器人本身的移動速度就不快，”他說?！拔覀儬奚艘稽c性能，以獲得極高的電源效率。即使工作在10MHz或者100MHz，對于我們的目標應(yīng)用來說也足夠快了。”
這款CMOS芯片基于65納米工藝打造，適用于機器人的兩種學(xué)習模式。其一，該系統(tǒng)可以通過編程執(zhí)行基于固定模型的算法，其次，它可以自我強化，從環(huán)境中學(xué)習。隨著時間的推移，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)越來越好的性能，就像蹣跚學(xué)步的孩子磕磕絆絆地慢慢學(xué)會走路一樣。
Raychowdhury說：“在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，你先使用一組預(yù)定的權(quán)重來啟動系統(tǒng)，這樣機器人就可以正常啟動，而不會立即崩潰或者提供錯誤信息。當你在新的位置部署它后，周遭的環(huán)境就發(fā)生了變化，但是環(huán)境本身會有一些該機器人能夠識別進而學(xué)習的結(jié)構(gòu)。然后系統(tǒng)就自行做出決定，評估每項決策的有效性，以優(yōu)化它的后續(xù)動作?！?/p>
機器人之間可以互相通信，這可以使它們協(xié)同工作以尋找一個目標?！霸诨ハ鄥f(xié)作的團隊共同面對的相同環(huán)境中，機器人不僅需要了解自己在做什么，還要知道團隊中的其它同志在干什么?！彼f，“它們將致力于實現(xiàn)團體利益的最大化，而不是著眼于自己。”
佐治亞理工學(xué)院的研究團隊在國際固態(tài)電路會議上進行了概念驗證之后，還在繼續(xù)進一步優(yōu)化設(shè)計，并正在開發(fā)可以集成計算單元和控制電路的片上系統(tǒng)?！拔覀兿Ｍ谶@些小型的機器人中實現(xiàn)越來越多的功能，”Raychowdhury補充道，“我們已經(jīng)展示了它現(xiàn)在能干什么，我們現(xiàn)在所做的事情就是通過其它創(chuàng)新進一步增強它的能力。”