Mignon Ultra-Low-Power Edge AI Semiconductor Chip
Mignon超低功耗边缘AI半导体芯片
基本信息
- 批准号:10075703
- 负责人:
- 金额:$ 15.2万
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Collaborative R&D
- 财政年份:2023
- 资助国家:英国
- 起止时间:2023 至 无数据
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Many electronic sensors that monitor health, security and industrial processes (amongst other applications) are now linked to computer networks. This is collectively termed the Internet-of-Things, IoT. It is leading to better healthcare, greater security and more efficient industries by collecting and analysing data continuously. Experts predict that by 2030 there could be \>1trillion devices in the internet of things. However, current network bandwidth and computing power could soon limit development. This will first become a problem when sensors need to do a complicated task, like deciding what is in an image.Doing this within a device, rather than transmitting lots of image data over a network, is called _edge AI_. The most common technology in edge AI is called a neural network. This approach takes a lot of computing power. To improve matters, the partners on this project have developed a new approach called a Tsetlin machine. In this, different groups of electronic components decide their outputs based upon what other linked components outputs are. This is \>1000 times faster than comparable neural network AI chips and uses 10,000 time less energy to give the same answer. Once we have developed the technology further, this will be very useful in edge AI devices in the internet of things.To make money from this, we must first start to improve how it works, in this project. Other companies will then make computer chips for us. They will supply these to companies who build devices and pay us a royalty for using our idea. We only established as a company recently and are still working out how much money we will ultimately make. We think it will take 18-30 months before we can make any revenue from the invention.
许多监测健康、安全和工业过程(以及其他应用)的电子传感器现在都连接到计算机网络。这被统称为物联网,IoT。它通过不断收集和分析数据,带来更好的医疗保健,更高的安全性和更高效的行业。专家预测,到2030年,物联网中的设备可能超过1万亿台。然而,目前的网络带宽和计算能力可能很快就会限制发展。当传感器需要完成复杂的任务时,这将首先成为一个问题,比如决定图像中的内容。在设备内完成这一任务,而不是通过网络传输大量图像数据,这被称为_edge AI_。边缘AI中最常见的技术称为神经网络。这种方法需要大量的计算能力。为了改善这种情况,该项目的合作伙伴开发了一种称为Tsetlin机器的新方法。在此,不同组的电子部件基于其他链接的部件输出是什么来决定它们的输出。这比类似的神经网络AI芯片快1000倍,并且使用10,000倍的能量来给出相同的答案。一旦我们进一步开发了这项技术,这将在物联网的边缘AI设备中非常有用。为了从中赚钱,我们必须首先开始改进它的工作方式,在这个项目中。其他公司将为我们生产计算机芯片。他们将把这些产品提供给制造设备的公司,并为使用我们的想法向我们支付版税。我们最近才成立了一家公司,目前仍在计算我们最终能赚多少钱。我们认为需要18-30个月的时间,我们才能从这项发明中获得任何收入。
项目成果
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