超低功耗芯片使小型機器人更有能力

一種受大腦啟發的超低功耗混合芯片可以幫助手掌大小的機器人合作並學習經驗。與新一代的低功耗電機和傳感器相結合，新的應用專用集成電路(ASIC)——它的工作功率為毫瓦——可以幫助智能羣體機器人工作數小時，而不是幾分鐘。為了節省電能，該芯片使用了一種數字-模擬混合時域處理器，其中信號的脈沖寬度編碼信息。該神經網絡集成電路既支持基於模型的編程，又支持協同強化學習，潛在地為小型機器人提供更大的偵察、搜索和救援等任務能力。

研究人員正試圖給這些非常小的機器人帶來智能，讓它們能夠瞭解自己的環境，在沒有基礎設施的情況下自主行動。為了實現這一點，研究人員想把低功耗電路的概念引入這些非常小的設備中，這樣他們就可以自己做出決定。對非常小但有能力、不需要基礎設施的機器人有着巨大的需求。

演示的賽車在一個由橡膠墊鋪地、被紙板塊牆環繞的賽場上行進。當機器人尋找目標時，它們必須避開交通錐標和彼此，在行進中學習周圍的環境，並不斷地與彼此交流。這些汽車使用慣性和超聲波傳感器來確定它們的位置並探測周圍的物體。來自傳感器的信息進入混合ASIC，作為車輛的“大腦”。然後指令進入Raspberry Pi控制器，控制器將指令發送給電動機。

在手掌大小的機器人中，三個主要的系統消耗能量:驅動和操縱輪子的電機和控制器、處理器和傳感系統。在Raychowdhury的團隊製造的汽車中，低功耗的ASIC意味着發動機消耗了大部分的能量。已經能夠把計算能力降低到由發動機需求決定預算的水平。研究團隊正在與合作者合作開發使用微電子機械(MEMS)技術的電機，這種電機比傳統電機的功率小得多。

他們想要建立一個系統，在這個系統中，傳感能力、通信能力、計算機能力和驅動能力都處於相同的水平，大約在幾百毫瓦左右。如果能製造出這些手掌大小的機器人，並配備高效的馬達和控制器，就應該能用兩節AA電池提供幾個小時的運行時間。他們現在很清楚需要什麼樣的計算平臺來實現這一目標，但仍然需要其他組件來迎頭趕上。在時域計算中，用脈沖的寬度編碼兩種不同的電壓來進行信息處理。這使得該電路具有模擬電路的節能優勢，並具有數字器件的魯棒性。

芯片的尺寸減少了一半，功耗只有傳統數字芯片的三分之一。在邏輯和內存設計中使用了多種技術，在達到目標性能的同時將功耗降低到毫瓦範圍。由於每個脈沖寬度代表不同的值，該系統比數字或模擬設備慢，但是Raychowdhury說這個速度對於小型機器人來說已經足夠了。(一毫瓦是千分之一瓦)。對於這些控制系統，我們不需要運行在千兆赫的電路，因為這些設備的移動速度沒有那麼快。我們犧牲了一點性能來獲得極端的電力效率。即使計算機以10或100兆赫的速度運行，這對我們的目標應用程序來說也足夠了。

這款65納米的CMOS芯片可以同時適用於機器人的兩種學習方式。該系統可以按照基於模型的算法進行編程，並且可以使用一個增強系統從環境中學習，隨着時間的推移，該系統的性能會越來越好——就像一個孩子通過撞東西學會走路一樣。就如你從神經網絡中預先設定的一組權重開始系統，這樣機器人就可以從一個好的位置開始，而不會立即崩潰或給出錯誤的信息。當你把它部署到一個新的位置時，環境會有一些它能識別的結構，還有一些系統必須學習的結構。然後，該系統將自行做出決策，並將評估每個決策的有效性，以優化其運動。

機器人之間的通信使它們能夠合作尋找目標。在一個協作的環境中，機器人不僅需要了解自己在做什麼，還需要了解團隊中其他人在做什麼。他們將努力將集體的總回報最大化，而不是個人的回報。