Robot, 5G e chip neuromorfici: all’Isscc 2019 di San Francisco Intel ha presentato una serie di innovazioni dal potenziale enorme.
L’Isscc, International Solid-State Circuits Conference, è un global forum per la presentazione delle innovazioni in circuiti a stato solido e system-on-a-chip. Intel vi ha contribuito con studi e dimostrazioni che puntano ad abilitare il computing real-time e low-energy. Per essere pronti a un mondo sempre più connesso e data-driven, di reti 5G, sistemi edge intelligenti e sistemi robotici.
Intel ha presentato 17 paper scientifici e dimostrazioni che ne accompagnavano i contenuti. Di innovazioni che potrebbero avere un impatto trasformativo su una vasta gamma di applicazioni per il futuro della tecnologia.
Sistema multi-robot autonomo e collaborativo
In uno dei paper, Intel dimostra un sistema multi-robot distribuito, autonomo e collaborativo, con minibot integrati, alimentati a batteria, che si muovono. Ad esempio, in un’applicazione di ricerca e salvataggio, quattro minibot navigano e mappano in modo collaborativo un’area sconosciuta. Ciò, senza server centrale o intervento umano, rilevando ostacoli e individuando percorsi intorno a loro. Evitando collisioni, comunicando tra loro e inviando messaggi a una stazione base quando viene rilevato un essere umano.
Ogni piattaforma minibot integra diversi componenti. Una telecamera, oltre a Lidar e sensori audio per la percezione e la navigazione in tempo reale. Un SoC low-power custom per: dati dei sensori, localizzazione e mappatura, decision-making intelligente collaborativo, rilevamento e riconoscimento oggetti, evitamento collisioni, pianificazione dei percorsi e controllo del movimento. Una radio a banda ultralarga a bassa potenza (UWB) per scambio di informazioni tra robot. Una radio a lungo raggio (LoRa) per il delivery di messaggi critici da robot a stazione base. Batteria e Pmic per l’erogazione e la gestione dell’alimentazione necessaria alla piattaforma. 64 MB di pseudo-SRAM (PSRAM) e 1 GB di memoria flash. Attuatori per movimenti di crawling e jumping.
I sistemi multi-robot che lavorano collettivamente per realizzare missioni complesse hanno un grosso potenziale in una vasta gamma di applicazioni. Queste vanno dalle missioni di ricerca e salvataggio all’agricoltura di precisione e alla coltivazione.
Tuttavia, spiega Intel, la robotica avanzata e l’intelligenza artificiale hanno, ad oggi, richiesto grandi investimenti e un’elevata potenza computazionale. Questi minibot distribuiti, autonomi e collaborativi, sono gestiti da un system-on-chip che offre un’efficienza di ordini di grandezza superiore a quanto era possibile in precedenza. Il loro sviluppo rappresenta pertanto il primo passo verso la realizzazione di soluzioni robotiche efficienti a livello energetico e di costi.
Il 5G trasformerà la società
L’era del 5G è alle porte, e naturalmente l’attività di ricerca e sviluppo di Intel procede anche in questa direzione. Il paper Intel dedicato al 5G mette in evidenza le architetture dirompenti e le innovazioni tecnologiche necessarie per rendere realtà il 5G e ciò che verrà oltre.
Il 5G porterà reti wireless più potenti, che collegano le “cose” l’una all’altra, alle persone e al cloud. Il network 5G preparerà dunque il terreno per servizi data-rich e app cloud sofisticate. Trasformerà le nostre vite aiutando a creare una società intelligente e connessa, con smart city, auto a guida autonoma e nuove piattaforme industriali.
Affinché questo accada, le reti devono diventare più veloci, più intelligenti e più agili. Per poter gestire l’aumento senza precedenti del volume e della complessità del traffico dati. Man mano che più dispositivi vengono connessi e vengono offerti nuovi servizi digitali.
On-chip learning a basso consumo per l’edge computing
Il nuovo processore Intel Loihi implementa un’architettura di apprendimento programmabile con microcodice che supporta un’ampia gamma di meccanismi di neuroplasticità. Meccanismi in fase di studio nelle frontiere più all’avanguardia delle neuroscienze computazionali.
Applicando principi fondamentali del calcolo neurale trovato in natura, Loihi promette di fornire prestazioni di apprendimento altamente efficienti e scalabili. Per paradigmi con e senza supervisione, basati sul reinforcement e one-shot.
Gli algoritmi di deep learning più utilizzati oggi nelle applicazioni di machine learning (ML) sono molto onerosi in termini di consumo di energia. Ciò, a causa della grande quantità di calcoli richiesti e delle grandi dimensioni del modello. Molti problemi, in temi quali connettività cloud, latenza, privacy e sicurezza, potrebbero essere risolti mediante un computing intelligente sull’edge. È qui, sottolinea Intel, l’importanza della ricerca sull’architettura Loihi e sull’apprendimento on-chip, low-power e real-time.
L’era dei big data sta provocando cambiamenti fondamentali anche nelle tecnologie per memoria e archiviazione. Sul tema, Intel ha discusso di nuove soluzioni per un’architettura memory-centric. Secondo Intel, infatti, il memory-centric computing ha il potenziale per abilitare applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning ad alta efficienza energetica e ad alte prestazioni.
