העתיד לפי אינטל: שבבים לרכבים בהשראת המוח האנושי

• שבבי המחקר Loihi – שבבים נוירומורפים, שתוכננו בהשראת המוח האנושי – נבחנים על ידי מרצדס בנץ
• לנובו, לוג’יטק ומרצדס בנץ מצטרפות לקהילת המחשוב הנוירומורפי של אינטל
• כלי חדש שאינטל חשפה ControlFlag, עשוי להפוך לחלומו של כל מפתח קוד – באמצעות זיהוי שגיאות קוד באופן אוטומטי
• אינטל משיקה את הדור השני של שבבים למחשוב קוונטי

בפעם הבאה שתדברו לרכב, סביר להניח שהוא יבין אתכם הרבה יותר טוב. בהדגמה שביצעה אינטל בכנס מעבדות המחקר השנתי שלה שנערך השבוע, היא הראתה  כי שבבי המחקר שלה מסוג  Loihi, שבבים נוירומורפים, שתוכננו בהשראת המוח האנושי, מסוגלים להגיב טוב יותר לקול הנהגים. החברה הראתה כיצד שבב Loihi מצליח להגיב מהר יותר עד 200 מילי שניות ובעילות אנרגטית פי 1,000, לעומת שבב עיבוד גרפי (GPU) שנמצאים ברכבים. בהדגמה שנערכה בכנס על רכבי מרצדס בנץ, השבב הציג הבנה מהירה יותר לפקודות קול, ויצרנית הרכב כבר הודיעה כי תבחן שימוש שלו ברכביה. “נמשיך לבחון האם חומרה מבוססת מחשוב נוירומורפי יכולה לאפשר לנו להיגג יעילות אנרגטית, מהירות גבוהה ודיוק רב יותר באפליקציות מבוססות AI ברכבים”, אמרה ג’סמין אייכלר, דירקטור לטכולוגיות עתידיות במרצדס בנץ.

את הדמו הזה, לצד דמואים ופיתוחים מחקריים אחרים, אינטל הציגה במסגרת יום מיוחד שערכה לעיתונאים ובו חשפה פיתוחים טכנולוגיים מחקריים.

אינטל הראתה עוד כי שבבי Loihi מצליח ללמוד מחוות גוף של בני אדם גם אם הוא נחשף אליהם לזמן קצר בלבד. המשמעות היא ששבבים אלה מסוגלים להציג ביצועים מהירים יותר מאשר שבבים AI שצריכים לזהות תבניות ודפוסים על ידי עיבוד מידע בהיקף גדול ובהליך אימון שאורך זמן רב יותר. אחת ההשלכות לכך יכולה לבוא לידי ביטוי באינטראקציה בין בני אדם למסכים ממוחשבים שנמצאים במקומות ציבוריים.

באינטל מציינים כי היתרון של Loihi הוא גם בעיבוד מידע ויזואלי לעומת מעבדי CPU ו-GPU; אינטל הראתה כי שבב נוירומורפי של אינטל מסוגל לעבד פי 24 יותר מהר בסיס נתונים של מיליון תמונות וביעילות של פי 30 לעומת מעבד CPU.

בנוסף אינטל מצאה כי שבב Loihi יכול לפתור בעיות חיפוש ואופטימזיציה פי 100 יותר מהר ופי 1,000 ביעילות גבוהה יותר, לעומת מעבדי CPU מסורתיים. זה יכול להוביל לכך שבעתיד כאשר שבבי Loihi ישולבו במכשירים ומחשבים, הם יוכלו להתמודד עם אתגרים מורכבים יותר. רחפן למשל, יוכל לתכנן ולקבל החלטות ניווט מסובכות יותר בזמן אמת. רובוטים יוכלו ללמוד אובייקטים מהר יותר ולא יצטרכו להיחשף לאובייקטים מספר רב של פעמים כדי ללמוד. גם בענן, יוכלו שבבי Loihi לטפל בצורה טובה יותר בעומסי עבודה, שיוכלו לסיייע במשימות כמו אופטימיזצייה של תהליכים לוגיסטיים או לוחות זמנים של תחבורה.

אינטל ציינה כי קהילת המחשוב נוירומורפים שייסדה בשנת 2018 כבר מונה כ-100 חברות וארגונים, וציינה כי החברות שהצטרפו כעת לקהילה הן לנובו, לוג’יטק ומרצדס בנץ. אינטל כבר הדגימה השנה כיצד שבבי נוירומורפים הצליחו ללמוד לזהות ריחות של 10 כימיקלים מסוכנים. בנוסף אינטל הראתה כיצד רובוטים יכול לזהות נגיעות במהירות גבוהה פי אלף ממערכת העצבים האנושית. לוג’יטק מסרו כי הכניסה לעולם המחשוב הניומורופי יכול לסייע להם בשילוב של למידת מכונה במכשירים מבוססי סוללות. לנובו מסרה ששילוב של מחשוב בהשראת המוח האנושי במוצרי מחשוב ואחסון יכול לסייע בצורה משמעותית בעיבוד דאטה מהר יותר. “לנובו מקווה שהדור הבא של ארכיטקטורת AI תוליד אפליקציות חדשות שיאפשרו לאנשים לתקשר עם המחשבים והשירותים בצורה יותר חכמה”, אמר ד”ר יונג רו, המנהל הטכנולוגי של לנובו.

פיתוחים נוספים שנחשפו ביום המעבדות של אינטל:

ControlFlag – חלומו של כל מפתח תוכנה

אחת הבעיות הקשות של מפתחי תוכנה היא שגיאות קוד. אינטל חשפה כלי חדש, שנמצא עדיין בשלבי מחקר, בשם ControlFlag, שיכול לזהות שגיאות קוד באופן אוטומטי. אינטל סבורה כי מדובר בכלי שיסייע למפתחי תוכנה שמתמודדים עם משימות אינטנסיביות של דיבאגינג  (debugging). במבחן ביצועים ראשונים, הכלי של אינטל אומן (trained) על מעל למיליארד שורות לא-מתוייגות של תוכנה מבצעית וזיהה בהן באגים חדשים.

 “אנחנו מאמינים ש- ControlFlagיהווה כלי עוצמתי שיוכל להפחית דרמטית את העלויות של חברות בהערכת הקוד ותיקון הבאגים. מחקרים מראים שמפתחי תוכנה משקיעים כ-50% מהמזמן שלהם בדיבאגינג. יחד עם ControlFlag ומערכות דומות לו, נוכל להגיע למציאות שבו מפתחים משקיעים פחות זמן בדיבאגינג ויותר זמן בפיתוח הקוד עצמו”, אמר ג’סטין גוטסליץ’, מדען עמית ומנהל המחקר של אינטל ל-Machine Programming. לפי הערכות, 1.25 טריליון דולר מושקעים בתעשיית המחשוב בכל שנה על פיתוח קוד, כאשר 50% מכך הוא על מציאת באגים”.

היכולת של ControlFlag לזהות שגיאות בקוד מבוססת על למידת מכונה, שפות קוד, קומפיילרים ומערכות מחשוב. הכלי בעל יכולת לזהות אנומליות על ידי כך שהוא לומד דפוסים “נורמלים” של קוד, ובכך מזהה מתי הקוד צפוי לייצר באג. היתרון של ControlFlag הוא ביכולתו לאתר אנומליות ללא קשר לשפת התכנות של הקוד שבה הוא נוצר. הכלי מתוכנת כך שהוא מסוגל להתאים את עצמו לסגנון של מפתח הקוד. לאחר שהוא לומד, הוא מסוגל לתת תובנות והמלצות, באופן שמפחית בשגיאות של הקוד, שלעיתים נתפסות כסגנון שונה של קבוצות מפתחים. כבר כיום ControlFlag הצליח לנתח את cURL – ממשק שורת פקודה  של תוכנה המאפשרת להעביר מידע באמצעות מגוון פרוטוקולים – ולהמליץ על אנומליות שמפתחי cURL לא עלו עליהן.  בשלב זה אינטל החלה לבחון את הכלי בשימוש פנימי בזיהוי באגים בתוכנות ובפירמוואר שלה.

המחשוב הקוונטי עולה רמה – מושק דור 2 של Horse Ridge.

אינטל חשפה בכנס את הדור השני של Horse Ridge – שבב בקרה חדש לתחום המחשוב הקוואנטי שיכולתו העיקרית החדשה היא שיפור במדידת נתוני קוויביט (קוויביט היא יחידת מידה למידע קוונטי). “עם השבב החדש, אינטל ממשיכה בחדשנות שלה בתחום בקרת המחשוב הקוונטי. אנחנו מאמינים שהגדלת מספר הקוויביטים ללא טיפול במורכבות שקשורה לחיבור בין הקווביטיס, משולה לרכב ספורט שנתקע בפקק בתנועה”, אמר ג’ים קלארק, מנהל המחקר הקוונטי של אינטל. אינטל מפתחת בשנים האחרונות בצורה הדרגתית את תחום המחשוב הקוונטי, אך מציינת כי יקח עוד זמן עד שמערכות אלה יבשילו. במחקר קודם מצאו החוקרים של אינטל כשהישוו את אלגוריתם של מיחשוב קוונטי לעומת מחשוב קלאסי, כי ייקח עוד לפחות מאות אם לא אלפי קוויביטס על מנת שמחשבים קוונטים יצליחו לפצור בעיות פרקטיות מהר יותר ממחשבי על. כדי להפעיל מחשב קוונטי, יש צורך במערכת הפועלת בטמפרטורות נמוכות מאוד הקרובות לאפס המוחלט, ולפתח יכולות וכלים שמאפשרים למדוד תוצאות חישוב ולאתר מדידות של הקוויביטס בזמן אמת. משימות אלה מבוצעות על ידי שבבי בקרה. בשנה שעבר אינטל השיקה את הדור ה-1 של Horse Ridge וכעת יוצא הדור השני, שיאפשר לחוקרים לבצע מחקר מהימן יותר בתחום הקוונטי.