SCMPによると、中国北京の清華大学の研究チームが、記録的な画像処理速度を誇るTianmoucチップを紹介する報告書を発表しました。同チップは、10ビットの精度と130デシベルのダイナミックレンジで、最大1万フレーム/秒の速度で画像情報を収集できるとのことです。さらに、Tianmoucは帯域幅を90%削減し、低消費電力も実現しています。
「これはコンピューティングチップではなく、知覚チップであり、当社の独自の技術ロードマップに基づいています」と、プロジェクトリーダーのShi Luping氏は述べています。「まず、ビジョンチップにおいて速度と性能を動的にバランスさせ、既存のマシンビジョン戦略とは異なる新しいコンピューティングアプローチを導入します。次に、このアプローチは人間の視覚システムの二重経路を模倣し、効率的な意思決定を可能にします」とShi Luping氏は説明しました。
チームによると、このチップは自動運転と防衛の進歩に新たな方向性をもたらすだけでなく、多くの新しいアプリケーションの開発への道を開くだろう。インテリジェントシステムにおける視覚認識端末は膨大な量のデータを処理するため、予期せぬ運転上の危険、トンネル入口での大きな照明の変化、夜間の強い光障害といった極端な事象にも対応できなければならない。
従来の画像処理チップは、消費電力と帯域幅の制限により、このような極端な状況では故障したり遅延が発生したりすることがよくあります。科学者らは、Tianmoucは人間の視覚システムに着想を得たと付け加えています。Tianmoucは、知覚のための経路と迅速な反応のための経路という2つの経路に沿って視覚情報を分析します。
科学者たちは、従来のチップとの違いを説明するにあたり、人間やティアンモウクがはっきりと見えなくても無意識に避けてしまう飛行物体を例に挙げました。一方、従来のビジョンチップは、判断を下す前にはっきりと見なければならない場合が多いのです。
チームは、ソフトウェアとチップベースのアルゴリズムを開発し、それをシボレーに搭載して路上テストを行い、さまざまな極限状況での機能を検証したと述べた。
清華大学のウェブサイト上の声明によると、このチップはさまざまな困難な環境においてリアルタイムの認知推論において低遅延と高性能を実証しており、無人システムへの応用に大きな可能性を示している。
研究チームの一員である王涛易博士は5月31日、CCTVに対し、天木琢は自動運転において0.1ミリ秒（ms）の遅延を実現したと語った。これは「従来のカメラで発生していた30msの遅延のわずか300分の1」だ。天木琢は、清華大学研究センターが開発した別の脳型チップ「天機（Tianjic）」と比較して、大きな進歩を示している。
Tianjicは、複数のAIアルゴリズムをエネルギー効率の高い方法で処理し、自動運転バイクを制御するチップです。音声コマンドに基づいて、旋回、加速、障害物回避などのタスクを実行します。Tianjicは2019年にNature誌に発表されました。
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出典: https://vov.vn/cong-nghe/tin-cong-nghe/trung-quoc-phat-trien-chip-thi-giac-nhanh-nhat-the-gioi-post1098994.vov
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