Mesin Neuromorfik Menggerakan Robot Bergulir, Memotong Penggunaan Daya sebesar 99,75%

DALAM Desain Gerak

Sebuah robot yang berputar mengikuti Xiaoqiu An, seorang mahasiswa PhD teknik mesin, dipandu oleh sebuah target:selembar karton merah pada tongkat baja. (Gambar:Mingze Chen, Laboratorium Nanoengineering dan Nanodevice, Universitas Michigan)

Komputasi analog kini hadir kembali dengan perangkat keras yang memproses dan menyimpan informasi di lokasi yang sama, mirip dengan neuron biologis. Komputer yang lebih kecil, lebih ringan, dan lebih hemat energi, yang didemonstrasikan di University of Michigan, dapat membantu menghemat bobot dan daya untuk drone dan rover otonom, yang berdampak pada kendaraan otonom secara lebih luas.

Pengontrol otonom memiliki kebutuhan daya terendah yang dilaporkan, menurut penelitian yang dipublikasikan di Science Advances . Ia beroperasi hanya dengan daya 12,5 mikrowatt — setara dengan alat pacu jantung. Dalam pengujiannya, robot berputar yang menggunakan pengontrol mampu mengejar target secara zig-zag di lorong dengan kecepatan dan akurasi yang sama seperti pengontrol digital konvensional. Pada uji coba kedua, dengan lengan tuas yang secara otomatis mengubah posisinya, pengontrol baru juga berhasil melakukannya.

“Pekerjaan ini memperkenalkan perangkat nanoelektronik inovatif yang dirancang untuk platform perangkat keras yang dapat melakukan komputasi secara efisien dengan arsitektur jaringan saraf,” kata Xiaogan Liang, profesor teknik mesin UM dan penulis studi tersebut.

Efisiensi tinggi dan miniaturisasi sangat penting untuk aplikasi seperti drone dan penjelajah ruang angkasa, yang mana bobot dan energinya sangat mahal. Namun, kendaraan otonom konvensional juga bisa mendapatkan keuntungan dari teknologi ini. Satu miliar jam waktu mengemudi kendaraan otonom per tahun dapat mengonsumsi lebih banyak daya dibandingkan gabungan pusat data saat ini di seluruh dunia, menurut penelitian sebelumnya.

Komputasi analog, yang ditinggalkan karena konsumsi daya digital yang lebih rendah dan presisi yang lebih tinggi, mungkin tampak seperti pahlawan — namun elemen sirkuit yang relatif baru sedang mengubah permainan. Memristor, diusulkan pada tahun 1971 dan pertama kali didemonstrasikan pada tahun 2008, menyimpan informasi dalam hambatan listriknya. Ketika terkena tegangan, ini mengurangi jumlah hambatan yang akan ditimbulkan pada sinyal berikutnya. Beberapa memristor dapat melupakan sinyal sebelumnya seiring berjalannya waktu dan kembali ke resistensi aslinya, suatu perilaku yang mirip dengan relaksasi pada neuron. Ini adalah tipe yang dibangun oleh tim Liang.

Robot yang berputar mengikuti Xiaoqiu An, seorang mahasiswa PhD teknik mesin, dipandu oleh sebuah target:Sepotong karton merah pada tongkat baja. Sisipan menunjukkan umpan kamera robot. (Video:Mingze Chen, Laboratorium Nanoengineering dan Perangkat Nano, Universitas Michigan)

Karena fungsinya sangat mirip dengan jaringan saraf, jaringan memristor dapat berfungsi sebagai jaringan saraf tiruan jauh lebih efisien dibandingkan komputer berbasis transistor konvensional. Selain itu, untuk sensor dan aktuator yang bersifat analog, menjaga pemrosesan analog akan menghemat biaya energi dalam mengkonversi sinyal antara analog dan digital.

Tim membangun sirkuit memristor mereka di Fasilitas Nanofabrikasi Lurie di UM dengan menggosokkan lengan berujung emas, berdiameter sekitar 30 mikron, pada chip silikon — seperti menggosokkan balon pada rambut Anda sehingga akan menempel pada dinding dengan listrik statis. Muatan listrik kemudian memandu bismut selenida yang menguap untuk terakumulasi di sepanjang delapan garis bersilangan setebal sekitar 15 nanometer, disusun mirip dengan papan tic-tac-toe. Mereka kemudian melapisi elektroda titanium dan emas di ujung setiap garis.

Pengontrol memristor baru (kanan) dibandingkan dengan pengontrol standar (kiri) pada rig pengujian pengontrol drone. Rotor drone harus mengangkat lengan tuas ke posisi tertentu setelah bertumpu di tanah dan kemudian memulihkan posisi tersebut setelah lengan didorong. (Video:Mingze Chen, Xiaoqiu An dan Nihal Sekhon, Laboratorium Nanoengineering dan Nanodevice, Universitas Michigan)

Mereka menyuntikkan sinyal melalui satu elektroda dan membacanya di lima elektroda di sisi lain chip, masing-masing mewakili sebuah neuron. Dalam penelitian tersebut, data kamera dari robot yang berputar harus diubah menjadi sinyal analog dalam prosesor silikon sebelum dijalankan melalui jaringan memristor. Demikian pula, untuk lengan tuas, data tentang posisi lengan masuk ke jaringan memristor melalui prosesor silikon, dan menghasilkan dasar instruksi untuk menjalankan rotor drone yang terpasang untuk mengangkat lengan ke posisi yang benar.

"Perangkat seperti milik kami dapat memungkinkan robot memiliki perilaku intuitif seperti manusia, seperti Anda menyentuh air yang sangat panas dan menarik tangan Anda ke belakang. Respons kontrol mungkin kurang akurat, tetapi bisa sangat cepat," kata Mingze Chen, seorang Ph.D. lulusan teknik mesin.

"Edge computing berarti informasi tidak harus dikirim ke pusat data untuk diproses, seperti saraf dan otot di tangan dan lengan kita dapat bereaksi tanpa mengirimkan informasi ke otak kita. Edge computing bisa lebih cepat, dengan konsumsi daya yang lebih rendah, karena kita tidak menghabiskan waktu dan energi untuk mengirimkan data."

Sumber

Transkrip

Transkrip tidak tersedia untuk video ini.