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[導(dǎo)讀] 在東北大學(xué)渾南校區(qū)信息學(xué)館前,計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院學(xué)生蔣承知的腳下有一個(gè)小小的、如螃蟹般的機(jī)器人緊緊地跟隨著他,寸步不離,正在對(duì)他的行為進(jìn)行“深度學(xué)習(xí)”,蔣承知?jiǎng)t仔細(xì)地檢

在東北大學(xué)渾南校區(qū)信息學(xué)館前,計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院學(xué)生蔣承知的腳下有一個(gè)小小的、如螃蟹般的機(jī)器人緊緊地跟隨著他,寸步不離,正在對(duì)他的行為進(jìn)行“深度學(xué)習(xí)”,蔣承知?jiǎng)t仔細(xì)地檢查著機(jī)器人的各項(xiàng)參數(shù),并進(jìn)行詳細(xì)記錄。

蔣承知是東北大學(xué)的一名本科生,他和同伴于起、葉文強(qiáng)、甘淞元組成的創(chuàng)新團(tuán)隊(duì),將現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列FPGA神經(jīng)芯片運(yùn)用于人工智能深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),嘗試在芯片中模仿人腦以大規(guī)模的平行方式處理信息,目前項(xiàng)目組已成功實(shí)現(xiàn)將基于FPGA的神經(jīng)芯片植入到硬件資源進(jìn)行深度學(xué)習(xí),并獲得大學(xué)生創(chuàng)新項(xiàng)目國(guó)家級(jí)資助。

深度學(xué)習(xí)是指通過(guò)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和深層特征,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠像人一樣具備分析和自主學(xué)習(xí)新東西的能力,目前該技術(shù)在文字、圖像處理、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域,已經(jīng)取得很多成果。但隨著電子信息技術(shù)的發(fā)展,要求計(jì)算機(jī)能夠更加“任性”地服務(wù)于生活,需要機(jī)器本身能像人一樣識(shí)別與感知周圍的環(huán)境,并對(duì)復(fù)雜的環(huán)境作出正確的判斷,這對(duì)計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)的便捷性和低成本獲取提出了更高的要求。

目前,深度學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)平臺(tái)依賴于龐大的CPU/GPU集群,成本很高,在現(xiàn)實(shí)生活中很難實(shí)現(xiàn)和得到運(yùn)用。與此同時(shí),傳統(tǒng)的嵌入式處理設(shè)備單片機(jī)ARM、DSP都無(wú)法實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)處理。

FPGA神經(jīng)芯片作為一款具有現(xiàn)場(chǎng)可編程功能的邏輯門電路元件,有著強(qiáng)大的并行處理數(shù)據(jù)能力和優(yōu)勢(shì)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有強(qiáng)大的特征提取能力,使其在圖像分類識(shí)別、目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域運(yùn)用廣泛。蔣承知團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地將FPGA神經(jīng)芯片作為能夠?qū)崿F(xiàn)深度學(xué)習(xí)的嵌入式處理器,并把能夠極大提升計(jì)算機(jī)感知識(shí)別周圍環(huán)境能力的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于基于FPGA的目標(biāo)跟蹤設(shè)備,使設(shè)備運(yùn)行速度大幅提高。經(jīng)過(guò)“流片”(即工業(yè)化試生產(chǎn))后,體積大幅縮小的神經(jīng)芯片更適合于嵌入式應(yīng)用,從而使具備深度學(xué)習(xí)能力的設(shè)備制造成本大大降低。

這項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)的運(yùn)用范圍非常廣泛,可以在目標(biāo)識(shí)別、跟蹤、圖像處理、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言等諸多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)嵌入式運(yùn)用,只要設(shè)置不同的參數(shù)就可以滿足各個(gè)場(chǎng)景的需要。例如,將芯片與攝像頭連接,就能直接識(shí)別出所需要的目標(biāo);將其植入機(jī)器人就可以完成目標(biāo)追蹤等較復(fù)雜的任務(wù),市場(chǎng)化應(yīng)用潛力巨大。下一步,團(tuán)隊(duì)將緊跟技術(shù)發(fā)展的潮流研究基于神經(jīng)芯片的高質(zhì)量深度相機(jī),使其能應(yīng)用于智能汽車以及無(wú)人駕駛領(lǐng)域,并積極推動(dòng)神經(jīng)芯片在“互聯(lián)網(wǎng)+”相關(guān)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

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