Ein neuer KI -Chip, der von der technischen Universität München (Tum) entwickelt wurde, kann ohne Cloud -Server oder Internetverbindung aus dem vorhandenen Chip verlangt werden. Dieser KI -Profi wurde von Professor Hussam Amrouch entworfen und ist dem menschlichen Gehirn modelliert. Die innovative neuromorphe Architektur ermöglicht es ihm, Berechnungen im laufenden Durchführen durchzuführen und eine umfassende Netzwerksicherheit zu gewährleisten. Darüber hinaus kann es um bis zu 10 -mal mehr Energieeffizienz erhöht werden.
Der Professor für künstliche Intelligenz -Prozessordesign an der Technischen Universität von München hat die ersten Prototypen -Chips erhalten, die vom Halbleiterhersteller Global Giefe in seinem Dresden -Werk hergestellt wurden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chips befinden sich die Computereinheit und die Speichereinheit von AI Pro am selben Ort. Dies ist der Einführung des überdimensionalen Computerprinzips durch den Chip zu verdanken: Dies bedeutet, dass es Ähnlichkeiten und Muster erkennen kann, kann jedoch ohne Millionen von Datenaufzeichnungen lernen.
Im Gegensatz zu der tiefen Lernmethode, die von traditionellen künstlichen Intelligenz -Chips verwendet wird, zeigt dieser Chip keine unzähligen Autobilder an, sondern integriert verschiedene Informationen, wie z. B. das Auto hat vier Räder, die normalerweise auf der Straße fahren und unterschiedliche Formen haben. Professor Amrouch erklärte, dass der Mensch wie diesen neuen Chip durch Ähnlichkeiten argumentieren und lernen kann.
Ein wichtiger Vorteil des hirnartigen Denkens ist die Energieeinsparung. Beim Training einer Stichprobenaufgabe verbraucht der neue Chip 24 Mikrojoule, während der für ähnliche Chips erforderliche Stromverbrauch das 10- bis 100 -fache der des letzteren beträgt. Dies ist ein Rekordwert, so Professor Amrouch. Diese Kombination aus modernen Prozessorarchitektur, algorithmischen Spezialisierung und innovativen Datenverarbeitungsmethoden macht diesen künstlichen Intelligenz -Chip einzigartig.
Dies unterscheidet es auch von Allround-Chips wie der Industrieriesen Nvidia. Nvidia hat eine Plattform erstellt, die sich auf Cloud -Daten stützt und versprach, alle Probleme zu lösen, und wir haben einen KI -Chip entwickelt, der maßgeschneiderte Lösungen bereitstellen kann. Hier gibt es einen riesigen Markt.
Die Studie wird von der Europäischen Konferenz über Solid State Electronics Research (Esserc 2025) überprüft.
Neuromorpher Chip: Verwenden des menschlichen Gehirns als Modell
Derzeit kostet dieser einquadratische Millimeter-Chip 30.000 Euro. Es hat ungefähr 10 Millionen Transistoren, und seine Dichte und Leistung sind nicht so gut wie der Nvidia -Chip mit 200 Milliarden Transistoren. Dies ist jedoch nicht der Hauptaugenmerk von Professor Amrouch. Sein Team konzentrierte sich auf die Entwicklung von KI -Chips, die direkt auf dem Feld verarbeitet werden können, ohne Daten mit Millionen anderer Datensätze zur Verarbeitung und zurückzugeben. Dies spart Zeit- und Server -Rechenleistung und verringert den CO2 -Fußabdruck der KI.
Diese Chips sind auch für bestimmte Anwendungen angepasst. Dies macht sie sehr effizient, sagt Chip Expert Amrouch. Beispielsweise konzentrieren sie sich auf die Verarbeitung der Herzfrequenz und andere wichtige Daten, die durch Smartwatches oder Drohnennavigation gesammelt wurden. Da diese personenbezogenen Daten (manchmal sensible Daten) auf dem Gerät verbleiben, gibt es überhaupt kein Problem mit der Instabilität der Netzwerkverbindung oder der Netzwerksicherheit. Die Zukunft gehört zuDie Person, die die Hardware besitzt, sagte Amrouch.