העתיד לפי אינטל: שבבים לרכב בהשראת מוח אנושי וכלי שהוא חלום של מפתח

העתיד לפי אינטל: שבבים לרכב בהשראת מוח אנושי וכלי שהוא חלום של כל מפתח
מאת: מערכת Telecom News, 3.12.20, 22:42
 
שבבי המחקר Loihi - שבבים נוירומורפים, מסוגלים להגיב טוב יותר לקול הנהגים. הכלי ControlFlag עשוי להפוך לחלומו של כל מפתח קוד באמצעות זיהוי שגיאות קוד באופן אוטומטי. וגם, הושק 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, ששבבי 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 שבבי עיבוד גרפי (GPU) הנמצאים ברכבים.
 
בהדגמה על רכבי מרצדס בנץ, השבב הציג הבנה מהירה יותר לפקודות קול, ויצרנית הרכב כבר הודיעה, שתבחן שימוש שלו ברכביה.
 
אינטל הראתה עוד, ששבב 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 ע"י עיבוד מידע בהיקף גדול ובהליך אימון האורך זמן רב יותר. אחת ההשלכות לכך יכולה לבוא לידי ביטוי באינטראקציה בין בני אדם למסכים ממוחשבים הנמצאים במקומות ציבוריים.
 
היתרון של Loihi הוא גם בעיבוד מידע ויזואלי לעומת מעבדי CPU ו-GPU. החברה הראתה, ששבב נוירומורפי שלה מסוגל לעבד פי 24 יותר מהר בסיס נתונים של מיליון תמונות וביעילות של פי 30 לעומת מעבד CPU.
 
בנוסף, 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.
 
החברה ציינה, שקהילת המחשוב נוירומורפים, שייסדה ב-2018, כבר מונה כ-100 חברות וארגונים, ושהחברות, שהצטרפו כעת לקהילה, הן לנובו, לוג'יטק ומרצדס בנץ. החברה כבר הדגימה השנה כיצד שבבי נוירומורפים הצליחו ללמוד לזהות ריחות של 10 כימיקלים מסוכנים. בנוסף, היא הראתה כיצד רובוטים יכולים לזהות נגיעות במהירות גבוהה פי אלף ממערכת העצבים האנושית.
 
פיתוחים נוספים שנחשפו ע"י 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. החברה סבורה, שמדובר בכלי, שיסייע למפתחי תוכנה המתמודדים עם משימות אינטנסיביות של דיבאגינג  (debugging). במבחן ביצועים ראשונים, הכלי אומן (trained) על מעל למיליארד שורות לא-מתוייגות של תוכנה מבצעית וזיהה בהן באגים חדשים.
 
זה יהיה 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, מפתחים ישקיעו פחות זמן בדיבאגינג ויותר זמן בפיתוח הקוד עצמו. לפי הערכות, 1.25 טריליון דולרים 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 שלו 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 המפחית 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
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, החברה ממשיכה בחדשנות שלה בתחום בקרת המחשוב הקוונטי. היא מפתחת בשנים האחרונות בצורה הדרגתית את תחום המחשוב הקוונטי, אך מציינת, כי יקח עוד זמן עד שמערכות אלו תבשלנה.
 
במחקר קודם מצאו החוקרים של החברה, כשהישוו את אלגוריתם של מיחשוב קוונטי לעומת מחשוב קלאסי, שייקח עוד לפחות מאות אם לא אלפי קוויביטס כדי 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 המאפשרים למדוד תוצאות חישוב ולאתר מדידות של הקוויביטס בזמן אמת. משימות אלו מבוצעות ע"י שבבי בקרה. בשנה שעברה החברה השיקה את הדור ה-1 של Horse Ridge וכעת יוצא הדור השני, שיאפשר לחוקרים לבצע מחקר מהימן יותר בתחום הקוונטי.