KI fährt Fahrrad - Wissenschaftler entwickeln Chip für alle Software-Arten

Egal ob maschinelles Lernen oder künstliche Neuronen, auf dem neuen FCore-Chip von Tianjic laufen verschiedene Arten von künstlicher Intelligenz.

von Manuel Schulz,
02.08.2019 07:12 Uhr

Das Fahrrad mit Tianjic-Chip verfolgt sein Ziel (Screenshot: Youtube/Tianjic)Das Fahrrad mit Tianjic-Chip verfolgt sein Ziel (Screenshot: Youtube/Tianjic)

Das Feld der künstlichen Intelligenz ist breit gefächert. Zu Beginn entwickelten die Teams ihr Hardware an ihre Bedürfnisse angepasst, da nicht jede Art von KI-Software auf jedem Chip funktionierte.

Zuletzt gab es eine Unterteilung in zwei Oberbereiche, die mittlerweile mit je einer Chip-Architektur abgedeckt werden konnten. Diese waren Künstliche Neuronale Netze (KNN) und gepulste neuronale Netze (SNN für »spiking neural network«).

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Die chinesische Forscher des Tianjic-Teams behaupten nun, diese Unterteilung überflüssig gemacht zu haben - und demonstrieren ihren Erfolg anhand eines per KI gesteuerten Fahrrads (via Arste

Winziger Chip, große Wirkung

Das Fahrrad weicht selbstständig einem Hindernis aus (Screenshot: Youtube/Tianjic)Das Fahrrad weicht selbstständig einem Hindernis aus (Screenshot: Youtube/Tianjic)

FCore heißt die neue Architektur, mit der Tianjic diesen Durchbruch erzielt hat. Dabei ließen sie sich vom menschlichen Gehirn inspirieren.

Trotz einer Kombination aus KNN und SNN ist der Chip gerade einmal vier mal vier Millimeter groß. Eine der wichtigsten Komponenten darin ist dabei der Vermittler, den die Wissenschaftler um Luping Shi selbst entwickelten, um überhaupt zwischen KNN und SNN kommunizieren zu können.

Denn während die KNN ein Paket mit Multibit-Werten ausgibt, arbeitet der SNN mit einem binären Code, um Energie zu sparen. Sowohl KNN als auch SNN profitieren von speziell dafür erzeugter Hardware, wie dem TrueNorth Prozessor von IBM.

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Bisher war es daher nur möglich, ein Problem entweder mit Hilfe von KNN oder SNN anzugehen. Durch den Vermittler von Tianjic ist es aber möglich, beide Ansätze gleichzeitig zu verwenden.

Der Tianjic-Chip selbst besteht aus 156 FCores und wurde in einem 28 Nanometer-Prozess hergestellt. Er kann bei einer Taktrate von nur 300 MHz 1,3 Tera-Operationen pro Sekunde ausführen.

Trotz der niedrigen Taktrate hat er laut der Forscher je nach Algorithmus die 1,6 bis 100-fache Leistung von einer Titan XP, auf der jeweils der gleiche Algorithmus lief. Die Leistung pro Watt war dabei von zwölf bis 10.000 Mal so hoch.

So einfach wie Fahrradfahren

Forschung und nackte Zahlen sind das eine. Doch das Tianjic-Team hat sich auch an eine Realwelt-Demonstration gemacht. Das autonome Fahrrad wurde dabei mit nur einem Tianjic-Chip ausgestattet.

Dabei arbeiten verschiedene spezialisierte Netzwerke von sowohl KNN als auch SNN zusammen, um das Fahrrad in Balance zu halten, Objekten auszuweichen, auf Spracheingaben reagieren und einem Ziel zu folgen.

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Sollte der Chip wirklich die Leistungsfähigkeit haben, die die Forscher in ihrem Paper beschreiben, dann könnte ein erster Schritt in Richtung einer generellen KI, auch »Artificial General Intelligence« (AGI) genannt, getan sein. Der Weg dorthin bleibt aber sehr weit.

So sieht das auch Kristian Kersting, Leiter des Fachgebietes Maschinelles Lernen der TU Darmstadt. Die Bedingungen für eine AGI seien beim Tianjic-Chip nicht erfüllt: »Es umfasst nur die Aufgabe, Fahrrad zu fahren. Nicht Politik. Nicht Einkaufen. Nicht Schreiben.«.


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