世界初の神経型マイクロコントローラー

Innateraは、神経型コンピューティングに基づいた最初のマイクロコントローラーであるPulsarを発売しました。チップは、スパイクニューラルネットワーク（SNNS）を利用しています。これは、ニューロンが入力の変化に反応する方法を模倣しています。パルサーには、畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）用のRISC-V CPUおよびハードウェアアクセラレータ、および高速フーリエ変換（FFTS）も含まれ、混合AI処理をサポートします。

エッジコンピューティング用に構築されたパルサーは、ソースでセンサーデータを処理します。400 µWで600 µWとオーディオシーン分類を使用してレーダーベースの存在検出を実行できます。チップにはメモリの要件が低く、コンパクトなニューラルモデルをサポートしているため、小型およびバッテリー駆動のデバイスでの使用に適しています。


クラウドサーバーや高電力エッジチップに依存するAIプロセッサとは異なり、パルサーはローカルの意思決定をサポートします。センサーレベルでデータを処理することにより、頻繁なクラウド通信またはメインプロセッサの定期的な使用の必要性が削除されます。これにより、現在の代替品と比較されたレイテンシ（UP）が100倍になり、電力使用が500倍になります。

神経形態アーキテクチャは、変更の検出や入力の分類など、イベント駆動型タスクに適しています。SNNは、入力が変更されたときにのみアクティブになるため、非アクティブ期間中に使用するエネルギーが少なくなります。Pulsarの設計は、1つのチップでの信号処理と学習タスクの組み合わせをサポートしています。

このチップにより、開発者は通常のセンサーに処理機能を追加し、それらをスタンドアロンモジュールに変換できます。これにより、システム部品の数が減り、開発時間が短縮され、統合が容易になります。

パルサーを使用すると、ウェアラブル、家庭、車両、および機械のシステムを使用すると、一定の電源ドローや個別のプロセッサを使用せずに迅速に対応できます。特定のセットアップでは、パルサーはメインプロセッサの役割を引き受け、エネルギーを節約し、コストを削減できます。

情報がデバイスを離れないため、パルサーを使用したローカル処理は、遅延を減らし、データを保護するのにも役立ちます。これは、健康追跡、セキュリティ、機器の監視などのアプリケーションに特に役立ちます。Pulsarは、デバイス上の学習をサポートし、展開後に調整および改善するエッジシステムの道を開きます。

「パルサーは単なる別のAIチップではありません。それは、インテリジェンスを優位に導く方法の根本的な変化を表しています」と、Interaの共同設立者兼CEOであるSumeet Kumar氏は述べています。