天博體育現(xiàn)有的機(jī)器人可以快速移動(dòng)。Sabrina Neuman說：“（機(jī)器人）發(fā)動(dòng)機(jī)速度快，并且動(dòng)力強(qiáng)勁?！?/p>

　　然而在復(fù)雜的情況下，比如與人的互動(dòng)，機(jī)器人的移動(dòng)速度往往不快。她補(bǔ)充道: “這種速度上的差異是因?yàn)槲覀冞€不明白機(jī)器人的腦袋里在想什么?！?/p>

　　最近從麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）博士畢業(yè)的Neuman說，感知刺激和計(jì)算反應(yīng)需要 一條船那么多的計(jì)算量，這限制了反應(yīng)時(shí)間。

　　但是，Neuman已經(jīng)找到了一種可以對(duì)抗機(jī)器人的 頭腦 和身體之間速度不匹配的方法。這種方法被稱為機(jī)器人形態(tài)（robomorphic）計(jì)算，利用機(jī)器人的物理布局和預(yù)期應(yīng)用來生成一個(gè)定制的計(jì)算機(jī)芯片，以最大限度地減少機(jī)器人的響應(yīng)時(shí)間。

　　這一進(jìn)展可以推進(jìn)各項(xiàng)機(jī)器人應(yīng)用，比如說，針對(duì)潛在傳染病患者的前線醫(yī)療護(hù)理。Neuman 說：“如果我們的機(jī)器人可以降低患者和醫(yī)護(hù)人員的染病風(fēng)險(xiǎn)，那就太棒了。”

　　據(jù)Neuman介紹天博體育，機(jī)器人的操作主要有三個(gè)步驟。第一個(gè)是感知，包括使用傳感器或相機(jī)收集數(shù)據(jù)。第二個(gè)是測(cè)繪和定位。Neuman說：“根據(jù)它們所看到的東西，它們必須構(gòu)建一個(gè)周圍世界的地圖，然后在這個(gè)地圖中定位自己?！钡谌绞沁\(yùn)動(dòng)規(guī)劃和控制——換句話說，就是規(guī)劃行動(dòng)路線。

　　這些步驟可能需要時(shí)間和大量的計(jì)算能力天博體育。Plancher說：“要想給機(jī)器人部署野外任務(wù)，并在人類周圍的動(dòng)態(tài)環(huán)境中安全運(yùn)行，它們需要能夠非?？焖俚厮伎己头磻?yīng)。而當(dāng)前的算法無法在現(xiàn)有的CPU硬件上運(yùn)行得足夠快?！?/p>

　　Neuman補(bǔ)充說，研究人員一直在研究更好的算法，但她認(rèn)為僅靠軟件改進(jìn)并不是答案。“目前比較新的想法是去尋找更好的硬件?！边@意味著，在硬件加速的幫助下，我們可以取代現(xiàn)有的機(jī)器人大腦擁有的標(biāo)準(zhǔn)版CPU處理芯片。

　　硬件加速是指使用專門的硬件單元來更高效地執(zhí)行某些計(jì)算任務(wù)。一個(gè)常用的硬件加速器是圖形處理單元（GPU），這是一種專門用于并行處理的芯片。這些設(shè)備對(duì)圖形處理很方便，因?yàn)樗鼈兊牟⑿薪Y(jié)構(gòu)允許它們同時(shí)處理成千上萬的像素。Neuman說：“GPU并不是什么都做得最好，但它在它的構(gòu)建方面是最好的。你可以為特定的應(yīng)用獲得更高的性能。 大多數(shù)機(jī)器人的設(shè)計(jì)都有一套預(yù)定的應(yīng)用，因此硬件加速可以提高機(jī)器人性能。這就是為什么Neuman的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了機(jī)器人形態(tài)計(jì)算。

　　該系統(tǒng)創(chuàng)建了一個(gè)定制的硬件設(shè)計(jì)，以最好地滿足特定機(jī)器人的計(jì)算需求。用戶輸入機(jī)器人的參數(shù)，比如它的肢體布局和各個(gè)關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)方式。Neuman的系統(tǒng)將這些物理屬性轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)矩陣。

　　這些矩陣是 稀疏的，這意味著它們包含許多零值，這些零值大致對(duì)應(yīng)于給機(jī)器人做不到的動(dòng)作。這就像你的手臂的運(yùn)動(dòng)是有限的一樣。手臂只能在某些關(guān)節(jié)處彎曲——它不是一個(gè)柔韌的意大利面條）。

　　然后，該系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一個(gè)專門的硬件架構(gòu)來計(jì)算矩陣中的非零值數(shù)據(jù)天博體育。因此，這個(gè)芯片是量身定做的，可以最大限度地提高機(jī)器人的計(jì)算效率。這種定制化設(shè)計(jì)在測(cè)試中被證明是可行的。

　　使用這種方法為特定應(yīng)用設(shè)計(jì)的硬件架構(gòu)的性能表現(xiàn)優(yōu)于現(xiàn)有的CPU和GPU單元。雖然Neuman的團(tuán)隊(duì)并沒有從頭開始制造專門的芯片，但他們根據(jù)系統(tǒng)的建議，對(duì)一個(gè)可定制的現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門陣列（FPGA）芯片進(jìn)行了編程。盡管以較慢的時(shí)鐘頻率運(yùn)行，但該芯片的性能比CPU快8倍，比GPU快86倍。

　　Neuman說：“我對(duì)這些結(jié)果感到很興奮，盡管我們受制于較低的時(shí)鐘速度，但我們可以通過提高效率來彌補(bǔ)這一點(diǎn)?！?/p>

　　Plancher看到了機(jī)器人計(jì)算的廣泛潛力。他說：“理想情況下，我們最終可以為每個(gè)機(jī)器人制造一個(gè)定制的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃芯片，讓它們快速計(jì)算安全和高效的運(yùn)動(dòng)。如果20年后每個(gè)機(jī)器人都有一些定制計(jì)算機(jī)芯片為其提供動(dòng)力，我不會(huì)感到驚訝，而這就可能是其中之一?！?Neuman補(bǔ)充說，機(jī)器人形態(tài)計(jì)算可能會(huì)讓機(jī)器人在一系列環(huán)境中減輕人類面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)，例如照顧covid-19病人或操縱重物。

　　波士頓動(dòng)力公司的機(jī)器人工程師Robin Deits說：“這項(xiàng)工作令人振奮，因?yàn)樗@示了如何使用專門的電路設(shè)計(jì)來加速機(jī)器人控制的核心組件?！彼麤]有參與這項(xiàng)研究?！败浖阅軐?duì)于機(jī)器人來說至關(guān)重要，因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界永遠(yuǎn)不會(huì)等待機(jī)器人完成思考。“ 他補(bǔ)充說，Neuman的研究成果可以讓機(jī)器人的思考速度更快，“可以解鎖以前由于計(jì)算困難無法實(shí)現(xiàn)的令人興奮的行為?！?/p>

　　Neuman接下來計(jì)劃將整個(gè)機(jī)器人形態(tài)計(jì)算系統(tǒng)自動(dòng)化。用戶只需簡(jiǎn)單地拖放機(jī)器人的參數(shù)， “從另一端出來就是硬件描述。我認(rèn)為這才是將它推倒重來，讓它真正有用的東西?！?/p>

　　這項(xiàng)研究得到了美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)、計(jì)算研究局、CI Fellows項(xiàng)目和國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局的資助。

　　原標(biāo)題：《給機(jī)器人定制一個(gè)大腦？MIT給不同機(jī)器人設(shè)計(jì)芯片以減少響應(yīng)時(shí)間》

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