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英特尔神经模拟生态系统开发和研究的最新进展

今天，英特尔分享了英特尔神经拟态研究社区（INRC）.的最新发展。该社区自2018年成立以来发展迅速，现已拥有100多名成员。英特尔今天宣布，联想、罗技、奔驰和机器视觉传感器公司申泽已经加入INRC，探索神经模拟计算在商业用例中的价值。此外，得益于英特尔神经模拟研究测试芯片Loihi的计算能力，英特尔还推出了更多英特尔神经模拟研究社区的研究成果。

英特尔神经拟态计算实验室总监Mike Davies 表示：

“在短短两年内，我们已经形成了一个充满活力的社区，包括来自世界各地的数百名研究人员。神经模拟计算在计算效率、速度和智能功能方面带来了一个数量级的改进，这让他们深受鼓舞。第一次看到越来越多的场景证明这种潜力。我们计划与英特尔神经模拟研究社区的合作伙伴合作，根据获得的见解，使这项新技术在商业上得到广泛和颠覆性的应用。”

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英特尔创造了英特尔神经拟态研究社区，因为我们相信没有一家公司能够独自有效地释放神经模拟计算的全部潜力。通过与学术界、工业界和政府的一些知名研究人员的合作，英特尔致力于解决神经模拟计算发展中的挑战，并将在未来几年内将其从研究原型发展成为能够引领行业的产品。

英特尔及其合作伙伴在现实世界的边缘使用案例中展示了一个数量级的改进，并在扩大工作负载后解决更大的计算问题方面取得了早期进展。随着神经模拟计算的不断发展，英特尔和英特尔神经模拟研究社区也发现了神经模拟技术在现实世界中的各种潜在使用案例，如：支持更高效、适应性更强的机器人技术；在大型数据库中快速搜索相似内容；边缘设备可以实时做出复杂的规划和优化决策。联想、罗技、奔驰和申言的参与，以及现有的《财富》财富500强企业和政府实验室在英特尔神经模拟研究社区的参与证明了神经拟态技术正在稳步成熟，将从学术实验室逐步走向产业应用.

通过在英特尔神经模拟系统上的不断开发、原型设计和应用测试，英特尔和英特尔神经模拟研究社区成员取得了越来越多的成果，表明神经模拟计算可以在各种工作负载下带来一致的性能提升。以现有的研究成果——为例，模仿人类嗅觉系统，将基于事件的触觉引入机器人，结合英特尔研究院开放日推出的新标杆，勾勒出一幅新画面，即：神经拟态计算非常适合新兴的、具有商业相关性的仿生智能负载。

英特尔研究院开放日重点介绍的基准更新包括：

语音命令识别：埃森哲测试了在英特尔LOHI芯片和标准图形处理器(GPU)上识别语音命令的能力，发现LOHI不仅达到了与GPU相同的精度，而且能效提高了1000多倍，响应速度快了200毫秒。通过英特尔神经模拟研究社区，梅赛德斯-奔驰正在探索如何将这些结果应用于现实世界的使用案例，例如为汽车添加新的语音交互命令。

手势识别：的传统人工智能可以很好地处理大数据，识别成千上万种情况的模式，但很难识别人与人之间的细微差异，例如我们的交流手势。埃森哲和英特尔神经模拟研究社区合作伙伴展示了洛伊希在快速学习和识别个性化手势方面取得的真正进步。通过处理来自神经模拟相机的信息，只需要几次曝光就能学会新的手势。这可以应用到各种用例中，比如在家里与智能产品进行交互，或者在公共场所进行非接触式显示。

图像检索：零售业的研究人员评估了Loihi在基于图像的产品搜索中的应用。他们发现，在保持相同精度水平的同时，Loihi生成图像特征向量的效率比传统的中央处理器(CPU)和GPU解决方案高出三倍以上。这个结果是对今年早些时候Intel发布的神经模拟研究系统Pohoiki Springs相似性搜索结果的补充。它显示Loihi在数百万个图像数据库中搜索特征向量的速度比CPU快24倍，消耗的能量少30倍。

英特尔及其在优化和搜索：的合作伙伴发现，在解决优化和搜索问题方面，Loihi的效率是传统CPU的1000倍，速度是传统CPU的100倍。约束满足等优化问题可以在边缘提供潜在价值，例如，使无人机能够实时规划和做出复杂的导航决策。同样的问题类型也可以扩展到复杂的数据中心负载，以完成辅助列车调度和物流优化等任务。

罗格斯大学和机器人技术：代尔夫特理工大学的研究人员展示了机器人导航和微型无人机控制在卢伊希的应用。代尔夫特理工大学的无人机使用包含35个神经元的进化脉冲网络进行光流着陆，频率超过250千赫。罗格斯大学(Rutgers University)发现，其Loihi解决方案所需的功耗比传统移动GPU低75倍，性能没有任何下降。在11月举行的2020机器人学习大会上发布的报告中，罗格斯大学的研究人员发现，Loihi可以成功学习OpenAI健身房的很多任务，精确度与Deep Actor Network相当，但能耗比移动GPU解决方案降低了140倍。

此外，英特尔及其合作伙伴还在英特尔研究院开放日活动中展示了两个使用最先进技术的神经模拟机器人。英特尔与苏黎世联邦理工学院的研究人员合作，展示了洛伊希如何自适应控制水平跟踪无人机平台，实现高达20千赫的闭环速度和200微秒的视觉处理延迟。与传统解决方案相比，这意味着效率和速度提高了1000倍。为了解决神经模拟软件集成的问题，英特尔和意大利理工学院(IIT)的研究人员在IIT的iCub机器人平台上演示了运行在Loihi上的各种认知功能，包括基于快速和小镜头学习的对象识别、学习对象的空间感知以及人类交互的实时决策。

随着英特尔神经模拟研究社区的发展，英特尔将继续投资这一独特的生态系统，并与其成员合作提供技术支持，探索神经模拟计算可以通过哪些方式解决现实中的各种问题。此外，英特尔将继续向英特尔神经模拟研究社区学习，并将其应用到即将发布的下一代神经模拟研究芯片的研发中。

关于英特尔神经拟态研究社区：英特尔神经模拟研究社区是一个由世界各地的学术团体、政府实验室、研究机构和公司组成的生态系统。他们与英特尔合作，进一步推广神经模拟计算，开发创新的人工智能应用。有兴趣在INRC参与并为洛伊希开发产品技术的研究人员可以访问英特尔神经模拟研究社区网站。目前的会员名单也可以在这个网站上查看。

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