摄像头干扰器应用INTEL技术

    神经科学具有大量复杂的交互作用，是一个为摄像头干扰器硬件体系结构和算法的潜力提供大量见识的领域。迄今为止，已经证明生物神经元的行为和特性很难建模，更不用说复制了。然而，尽管绝大多数生物神经元相互作用在一段时间内仍将是一个谜，但现在可以简化神经网络的抽象。神经形态计算颠覆了计算机体系结构，以创建功能类似于人脑的芯片。通过使用尖峰和突触，芯片被推崇为解决各种挑战性机器学习问题的解决方案。通过能够根据模式和关联进行自组织和决策，这些芯片可以在机器人技术，制造和许多其他监控屏蔽器功能领域产生巨大的实用价值，这些功能需要不断响应实际数据进行调整。

 

    视频神经形态芯片由Intel设计的监控神经形态芯片是神经形态进步，计算神经科学和先进算法相结合的结果。简而言之，Loihi芯片可模拟大脑中神经元和突触的功能，尽管形式很简单。同样，随着人类大脑随着时间的流逝建立神经路径来建立我们的解决问题能力，摄像头拥有学习的能力。该监控摄像头干扰器芯片是同类产品中首款将神经形态特征与效率和片上学习潜力相结合的芯片。最初的测试芯片于2017年9月发布，一直是英特尔INRC研究计划的重点。 Loihi是Intel神经形态类别中的第五种芯片，被认为是在人工智能中使用概率计算的关键驱动力。它具有模仿大脑基本机制的能力，可以使机器学习更快，更高效，同时又需要更低的计算能力。Loihi的主要功能Loihi使用异步尖峰神经网络（SNN）来高效地实现其自适应自我修改事件驱动的学习。这意味着，芯片不会操纵信号，而是沿着激活的突触发送尖峰信号。这款60mm2芯片具有约13万个人工神经元和1.3亿个突触，它们是采用英特尔的14纳米制程技术制造的。该芯片正在革新硅中尖峰神经网络的最新模型。

 

   视频测试芯片的主要功能包括：

许多核心网格-128个神经形态核心，三个嵌入式x86处理器核心和片外通信接口使每个神经元都可以与其他数千个神经元进行通信。

分层连接-芯片能够利用网状网络内的本地子网，并显着减少映射网络所需的芯片范围的连接和突触资源。

可编程的学习引擎-在神经形态核心内，学习引擎可以根据历史峰值活动随时间创建突触状态变量。

刺激神经网络-允许一个或多个神经元在任何给定时间通过突触向周围神经元发出冲动

数字异步摄像头干扰器网络-所有逻辑在功能上都是确定性的，并打包在一起打包在一起，以允许以事件驱动的方式生成，定向和接收峰值。

高效的算法-针对诸如路径规划，约束满足，稀疏编码和动态模式学习等问题开发和测试多种算法的能力。