面向邊緣計算的傳感器計算系統(tǒng)集成技術(shù)。自然電子學（2022 年）。DOI: 10.1038/s41928-022-00778-y

想象一個更可持續(xù)的未來，手機、智能手表和其他可穿戴設(shè)備不必為了更新型號而被擱置或丟棄。相反，它們可以使用傳感器和處理器進行升級，這些傳感器和處理器可以安裝到設(shè)備的內(nèi)部芯片上——就像整合到現(xiàn)有構(gòu)建中的樂高積木一樣。這種可重新配置的芯片件可以使設(shè)備保持狀態(tài)，同時減少我們的電子浪費。

現(xiàn)在，麻省理工學院的工程師已經(jīng)朝著模塊化愿景邁出了一步，他們采用了類似樂高的設(shè)計，可堆疊、可重新配置的人工智能芯片。

該設(shè)計包括交替的傳感和處理元件層，以及允許芯片層進行光學通信的發(fā)光二極管 (LED)。其他模塊化芯片設(shè)計采用傳統(tǒng)布線在層之間中繼信號。這種復雜的連接即使不是不可能也很難切斷和重新布線，使得這種可堆疊的設(shè)計不可重新配置。

麻省理工學院的設(shè)計使用光而不是物理線來通過芯片傳輸信息。因此，芯片可以重新配置，層可以交換或堆疊，例如添加新的傳感器或更新的處理器。

“您可以根據(jù)需要添加任意數(shù)量的計算層和傳感器，例如用于光、壓力甚至氣味的傳感器，”麻省理工學院博士后 Jihoon Kang 說。“我們稱其為類似樂高的可重構(gòu) AI 芯片，因為它根據(jù)層的組合具有無限的可擴展性�！�

研究人員渴望將該設(shè)計應(yīng)用于邊緣計算設(shè)備——自給自足的傳感器和其他電子設(shè)備，它們獨立于任何處理或分布式資源（如計算機或基于云的計算）工作。

“隨著我們進入基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)時代，對多功能邊緣計算設(shè)備的需求將急劇擴大，”麻省理工學院機械工程副教授 Jeehwan Kim 說。“我們提出的硬件架構(gòu)將在未來提供高度通用的邊緣計算�！�

該團隊的研究結(jié)果發(fā)表在Nature Electronics上。

該團隊的設(shè)計目前配置為執(zhí)行基本的圖像識別任務(wù)。它是通過由人工突觸制成的圖像傳感器、LED 和處理器的分層實現(xiàn)的——該團隊之前開發(fā)的記憶電阻器或“憶阻器”陣列，它們共同用作物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或“腦對芯片。” 可以訓練每個陣列直接在芯片上處理和分類信號，無需外部軟件或互聯(lián)網(wǎng)連接。

在他們的新芯片設(shè)計中，研究人員將圖像傳感器與人工突觸陣列配對，他們訓練每個突觸陣列識別某些字母——在本例中為 M、I 和 T。而傳統(tǒng)的方法是將傳感器的信號傳遞給該團隊通過物理線連接處理器，而是在每個傳感器和人工突觸陣列之間制造了一個光學系統(tǒng)，以實現(xiàn)各層之間的通信，而無需物理連接。

麻省理工學院博士后 Hyunseok Kim 說：“其他芯片通過金屬進行物理布線，這使得它們很難重新布線和重新設(shè)計，因此如果你想添加任何新功能，你需要制造一個新芯片�！� “我們用光通信系統(tǒng)取代了物理線路連接，這讓我們可以自由地以我們想要的方式堆疊和添加芯片�！�

該團隊的光通信系統(tǒng)由成對的光電探測器和 LED 組成，每個都有微小的像素圖案。光電探測器構(gòu)成用于接收數(shù)據(jù)的圖像傳感器，以及用于將數(shù)據(jù)傳輸?shù)较乱粚拥?LED。當信號（例如字母的圖像）到達圖像傳感器時，圖像的光模式對 LED 像素的特定配置進行編碼，這反過來又會刺激另一層光電探測器以及人工突觸陣列，該陣列基于對信號進行分類關(guān)于入射 LED 光的圖案和強度。

該團隊制造了一個芯片，其計算核心尺寸約為 4 平方毫米，或大約是一塊五彩紙屑的大小。該芯片堆疊了三個圖像識別“塊”，每個“塊”包括一個圖像傳感器、光通信層和人工突觸陣列，用于對三個字母 M、I 或 T 中的一個進行分類。然后，它們將隨機字母的像素化圖像照射到芯片并測量每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陣列響應(yīng)產(chǎn)生的電流。（電流越大，圖像確實是特定數(shù)組被訓練識別的字母的可能性就越大。）

研究小組發(fā)現(xiàn)，該芯片可以正確分類每個字母的清晰圖像，但它無法區(qū)分模糊圖像，例如 I 和 T。但是，研究人員能夠快速更換芯片的處理層以獲得更好的“去噪”處理器，并找到芯片，然后準確識別圖像。

“我們展示了可堆疊性、可替換性以及將新功能插入芯片的能力，”麻省理工學院博士后 Min-Kyu Song 指出。

研究人員計劃為芯片增加更多的傳感和處理能力，他們設(shè)想應(yīng)用是無限的。

“我們可以在手機的攝像頭上添加圖層，這樣它就可以識別更復雜的圖像，或者將這些圖像制作成可以嵌入可穿戴電子皮膚的醫(yī)療監(jiān)視器，”Choi 說，他和 Kim 之前開發(fā)了一種“智能”皮膚，用于監(jiān)測生命體征。跡象。

他補充說，另一個想法是內(nèi)置于電子產(chǎn)品中的模塊化芯片，消費者可以選擇使用傳感器和處理器“磚”進行構(gòu)建。

“我們可以制作一個通用的芯片平臺，每一層都可以像視頻游戲一樣單獨出售，”Jeehwan Kim 說。“我們可以制作不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，比如用于圖像或語音識別，讓客戶選擇他們想要的東西，然后添加到現(xiàn)有的芯片中，比如樂高積木�！�

除了 Kim 和 Kang，麻省理工學院的作者還包括共同作者 Chanyeol Choi、Hyunseok Kim 和 Min-Kyu Song，以及特約作者 Hanwool Yeon、Celesta Chang、Jun Min Suh、Jiho Shin、Kangye Lu、Bo-In Park、 Yeongin Kim、Han Eol Lee、Doyoon Lee、Subeen Pang、Sang-Hoon Bae、Hun S. Kum 和 Peng Lin，以及來自哈佛大學、清華大學、浙江大學和其他地方的合作者。