In occasione della EmTech Conference organizzata a San Diego da MIT Technology Review Qualcomm ha avuto modo di illustrare alcuni passi avanti nel mondo delle unità di processazione neurale (NPU - Neural Processing Unit). Il CTO di Qualcomm, Matt Grob, ha descritto una nuova generazione di NPU e gli strumenti di progettazione che la compagnia spera di poter rendere ampiamente disponibili agli sviluppatori nel corso del prossimo anno.
Nel corso della conferenza Grob ha mostrato alcuni video di Zeroth Robot, così denominato in onore della Legge Zero della Robotica definita da Isaac Asimov nei suoi romanzi (Un robot non può recare danno all'umanità, né può permettere che, a causa del proprio mancato intervento, l'umanità riceva danno).
Questi robot sono basati non su un processore convenzionale ma su una NPU ispirata dalla biologia e modellata sui meccanismi di funzionamento del cervello umano. La NPU è stata realizzata in collaborazione con Brain Corp, la quale viene supportata finanziariamente da Qualcomm Ventures e porta avanti le proprie attività di ricerca all'interno degli stabilimenti Qualcomm.
I primi prototipi realizzati sono processori di immagini con capacità di apprendimento, invece che dipendere da complessi algoritmi scritti a mano, e offrono prestazioni comparabili ai migliori algoritmi di image processing scritti per i convenzionali computer di oggi. Qualcomm ha collaborato inoltre con il professor Eugenio Culurciello della Purdue University che sta utilizzando la suite di strumenti di sviluppo dedicati alle reti neurali per arrivare al riconoscimento in tempo reale di immagini di oggetti da auto in movimento.
Grob ha affermato che a seguito della sperimentazione delle unità di processazione neurale nelle applicazioni robotiche sono stati raccolti interessanti elementi che consentono di ipotizzare l'impiego delle NPU anche nel contesto del core business di Qualcomm, cioè quello legato ai dispositivi mobile. Una tecnologia che potrebbe portare, secondo quanto illustrato da Grob, alla realizzazione di particolari interfacce mediante le quali lo smartphone è capace di apprendere le abitudini, le azioni ed i comportamenti dell'utente invece di costringere quest'ultimo a trafficare con i comandi e con i menu. Oppure ancora la possibilità di realizzare sofisticate funzionalità di ricerca basate su reti neurali capaci di appoggiarsi ai Big Data, il che renderebbe la ricerca più efficiente rispetto all'impiego dei server remoti come avviene oggi.
"La progettazione nell'ambito mobile pone particolari sfide. Noi abbiamo vincoli di consumo, prestazioni e dimensioni. Il cervello è un sistema incredibile ad elevate prestazioni ed elevata efficienza e anche con un'incredibile densità di prestazione quando si considerano le sue attività" ha dichiarato Grob.
I processori moderni, pur essendo in grado, di offrire una parte di parallelismo grazie all'impiego di core multipli, a sono comunque basati sui medesimi principi dell'architettura di von Neumann che è stata definita agli albori dell'era dei computer. "Un cervello non è nulla di tutto ciò: stiamo osservando la biologia in maniera tale da ideare una nuova generazione di processori. Il cervello possiede capacità superiori di riconoscimento dell'immagine e quindi stiamo tentando di capire perché è così e come poterlo realizzare" ha spiegato Grob.
Invece di compiere milioni di passi di processo con meno di una decina di unità di esecuzione parallele, così come avviene nei processori multicore odierni, il cervello si comporta in maniera opposta: risolve gli stessi problemi con meno di 10 passi di processo ma usando milioni di unità di esecuzione parallele. Il cervello è inoltre una macchina estremamente efficiente: una simulazione dell'attività del cervello umano su una convenzionale macchina di von Neumann richiederebbe un'energia 50 volte superiore.
Per replicare l'attività cerebrale, Qualcomm e Brain hanno sviluppato un cosiddetto "spiking model" del sistema visivo. Sin dal 2009 Brain ha perfezionato i propri spiking model del comportamento dei neuroni, creando modelli delle loro funzioni in grado di replicare il comportamento cerebrale in maniera comuputazionalmente efficiente. Le due realtà hanno lavorato per creare un insieme di strumenti di sviluppo per applicazioni di reti neurali che modellino il comportamento delle reti stesse, che la compagnia metterà presto a disposizione degli sviluppatori.
"La nostra suite di strumenti è dedicata a tutto il flusso di progettazione, dalla sintesi di design e simulazione alla realizzazione dell'hardware" ha dichiarato Grob. Oltre ad utilizzare gli strumenti internamente per la creazione di chip per smartphone, Grob sostiene che questo modello computazionale può essere applicato a qualsiasi altro tipo di dispositivo elettronico. Secondo il CTO di Qualcomm, inoltre, sarebbe possibile aprire la strada ad alternative agli app store, che egli chiama "experience store" consentendo agli utenti di scaricare nuove "competenze" nei loro dispositivi consumer.
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