Month: September 2022

Forget the digital. The future of AI is… analog? At least that’s the claim of Mythic, an AI chip company that it says is “making a performance leap forward” by going back in time. Type of.

Before ENIAC, the world’s first room-sized programmable, general-purpose electronic digital computer, came to life in 1945, all computers were arguably analog—and have been for as long as computers have existed.

Analog computers are a bit like stereo amplifiers, using a variable range to represent desired values. In an analog computer, numbers are represented by currents or voltages instead of the zeros and ones used in a digital computer. While ENIAC marked the beginning of the end for analog computers, analog machines in some form endured until the 1950s or 1960s when digital transistors took hold.

“Digital art has replaced analog computing,” Tim Vehling, Mythic’s senior vice president of product and business development, told Digital Trends. “It was cheaper, faster, more powerful and so on. [As a result]Their analogue went away for a while.”

To paraphrase a famous quote often attributed to Mark Twain, reports of the death of analog computers may have been grossly exaggerated. If the triumph of the digital transistor for analog computers was the beginning of the end, maybe it was only the beginning of the end of the beginning.

Build the next great AI processor

Mythical

However, Mythic does not intentionally build retro technology. This isn’t just any steampunk startup operating out of an old clock tower HQ filled with Tesla coils; It is a well-funded technology company based in Redwood City, California and Austin, Texas that builds Mythic Analog Matrix Processors (Mythic AMP) that promise advances in power, performance and cost by using a unique analog computing architecture which differs significantly from regular digital architectures.

Devices like the announced M1076 single-chip analog computing device are expected to usher in an era of computationally intensive processing at impressively low power consumption.

“There’s definitely a lot of interest in making the next great AI processor,” said Vehling. “There is certainly a lot of investment and venture capital money flowing into this space. That is out of the question.”

The analog approach is not just a marketing gimmick either. Mythic sees trouble in the future for Moore’s Law, Intel co-founder Gordon Moore’s famous observation in 1965 that claimed that about every 18 months, the number of transistors that can be squeezed onto an integrated circuit is doubling. This observation has helped usher in a period of sustained exponential improvements for computers over the past 60 years and has supported the amazing advances AI research has made over the same period.

But Moore’s Law faces challenges of a physical nature. Progress has slowed due to the physical limitations of constantly trying to miniaturize components. Approaches such as optical and quantum computing offer a possible way out. Mythic’s analog approach, meanwhile, attempts to create compute-in-memory elements that work like tunable resistors, supplying inputs as voltages and collecting the outputs as currents. The idea is that the company’s chips can handle the matrix multiplication needed to allow artificial neural networks to work in innovative new ways.

As the company explains, “We use analog data processing for our core neural network matrix operations, where we multiply an input vector by a weight matrix. Analog computing offers several key advantages. First, it’s amazingly efficient; it eliminates memory moves for the neural network weights since they are used in place as resistors. Second, it’s high performance; When we do one of these vector operations, hundreds of thousands of multiply-accumulate operations are happening in parallel.”

“There are many ways to approach the problem of AI computation,” Vehling said, citing the different approaches being explored by different hardware companies. “There is no wrong way. But we fundamentally believe that the approach of throwing more and more transistors at it, making the process nodes smaller and smaller – essentially the Moore’s Law approach – is no longer practical. It’s already beginning to prove itself. Whether you use analog computers or not, companies need to find a different approach to build next-generation products that have high computing power, low power consumption, [et cetera].”

The future of AI

Chris DeGraw/Digital Trends, Getty Images

If left unfixed, this issue will have a major impact on further AI development, especially if done locally on devices. Right now, some of the AI ​​we rely on every day combines on-device processing and the cloud. Think of it as if you have an employee who can make decisions to a certain extent, but then has to call their boss and ask for advice.

Smart speakers, for example, work according to this model, which perform tasks such as keyword spotting (“OK, Google”) locally, but then outsource the actual voice query to the cloud and thus allow household appliances to use the power of supercomputers stored in huge data centers, thousands of kilometers away.

That’s all well and good, although some tasks require immediate answers. And as AI gets smarter, we expect more from it. “We’re seeing a lot of what we call Edge AI that doesn’t rely on the cloud when it comes to industrial applications, machine vision applications, drones or video surveillance,” Vehling said. “[For example], you might want a camera that tries to identify someone and take immediate action. There are many applications that require immediate application to a result.”

AI chips need to keep up with other hardware breakthroughs. Cameras, for example, are getting better and better. Image resolution has increased dramatically over the past few decades, which means that deep AI models for image recognition must be able to parse ever-increasing amounts of resolution data in order to perform analytics.

Add to this the growing expectations of what people believe should be extractable from an image – be it mapping objects in real-time, identifying multiple objects at once, determining the three-dimensional context of a scene – and you realize the immense challenge AI systems are in front.

Whether it’s offering more computing power while keeping devices small, or data protection requirements that require local processing rather than offloading, Mythic believes its compact chips have a lot to offer.

The roll out

Mythical

“was [currently] in the early commercialization phase,” said Vehling. “We announced a few products. So far we have a number of customers who are evaluating [our technology] to use in their own products… Hopefully by the end of this year, early next year we will see companies using our technology in their products.”

Initially, this is likely to be the case in enterprise and industrial applications such as video surveillance, high-end drone manufacturers, automation companies and more. However, don’t expect consumer applications to lag too far behind.

“Beyond 2022 — [2023] We’re going into 24 – we’re going to start seeing consumer tech companies [adopt our technology] too,” he said.

If analog computing turns out to be the innovation driving the augmented and virtual reality needed for the metaverse to work… well, isn’t this the most perfect meeting point of steampunk and cyberpunk you could wish for?

Hopefully, Mythic’s chips will prove less imaginary and unreal than the company’s chosen name would have us believe.

Editor’s Recommendations

The ancient art of origami could have a future in space.

Sweden’s first astronaut and the European Space Agency (ESA) this week unveiled a new project inspired by the paper folding technique.

The program will use technology developed by Stilfold, a Swedish startup that pioneered a manufacturing process called “industrial origami”.

Greetings, humanoids

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The technique uses robotic arms to fold sheets of steel over curves to form complex and lightweight shapes.

Stilfold previously used the approach to build an electric scooter. According to the company, the techniques led to 70% fewer components, 40% less weight, 20% lower material costs and 25% lower labor costs.

The team believes such savings could be particularly powerful in space, where they might allow it Complex structures constructed with minimal materials and components. In addition, the process requires no stamping or welding.

Stilfold co-founder Jonas Nyvang envisions the unfolding of vehicles and food storage in space.

“You can’t put a lot in space because it takes up so little space,” he told TNW. “The flexibility of our technology makes it possible to bring stacked sheets that you can just tuck away and then unfold to create something when you get there.”

To test the theory, Stilfold will do it Working with Sweden International Space Asset Acceleration Company (ISSAC), a new organization supported by ESA and Swedish astronauts Christ Vogelgesang,

The team will now spend 12 months exploring the possibilities.

Stilfold co-founders Jonas Nyvang and Tue Beijer. Photo credit: Stilfold

Nyvang was previously a Marketing Director at fashion brand Björn Borg, where he worked with ESA to develop heat-resistant underwear for steelworkers.

After founding Stilfold, he was drawn to ESA’s approach of “hurling” and “hurling” space technology to Earth. Earth technology into space.

“What’s great about the space sector is that it’s pushing the boundaries of material creation for different innovations because there’s such a rigid framework for what you can do in space.”

NASA has also experimented with origami-inspired techniques, but these projects focus on large structures.

“There is also great potential for smaller structures – and we want to explore that first,” said Nyvang.

The industrial origami process in action. Photo credit: Stilfold.

Stilfold also provides an example of how European startups can get involved in space. Stefan Gustafsson, commercialization officer at ESA, has the following advice for companies wanting to work with his agency:

“First check what an ESA Business Incubation Center can offer nearby. Startups younger than five years old can benefit from up to two years of business incubation, with access to technical, financial and IP support, as well as €50,000 in funding,” he told TNW via email.

“In addition, there are various ESA programs that could be attractive for SMEs, e.g. B. ESA Business Application Kick-Starters, which provide development financing for companies space based applications. ESA has a patent portfolio with technologies that may be useful in another context.

“Finally, the ESA SME Office also has various ways to support startups, e.g. B. Training for applying for regular ESA contracts.”

There’s no guarantee they’ll be backed by ESA, but it doesn’t have to take light years to get their technology into space.

In Guillermo del Toros Film Pan’s Labyrinth aus dem Jahr 2006 gibt es eine alptraumhafte Szene, in der wir mit einer finsteren humanoiden Kreatur namens Pale Man konfrontiert werden. Ohne Augen in seinem monströsen, haarlosen Kopf sieht der Blasse Mann, der einem augenlosen Voldemort ähnelt, mit Hilfe von Augäpfeln, die in seine Handflächen eingebettet sind. Mit diesen augenverstärkten Anhängseln, die er wie eine Brille vor sein augenloses Gesicht hält, kann der bleiche Mann seine Umgebung visualisieren und sich durch sie bewegen.

Dies beschreibt bis zu einem gewissen Grad die Arbeit, die von Forschern des britischen Bristol Robotics Laboratory durchgeführt wird – allerdings ohne den ganzen erschreckenden Körperhorror-Aspekt. Nur in ihrem Fall hat der Pale Man-Ersatz nicht einfach einen Augapfel in jeder Handfläche; Er hat einen an jedem Finger.

„In den letzten vier oder fünf Jahren hat sich auf dem Gebiet der taktilen Sensorik und Robotik etwas verändert [in the form of] ein Schritt hin zur Verwendung von Kameras für Sensoren“, sagte Professor Nathan Lepora, der die 15-köpfige Tactile Robotics Research Group für das Bristol Robotics Laboratory leitet, gegenüber Digital Trends. „Es heißt optische und visuelle taktile Sensorik. Der Grund dafür ist, dass die Erkenntnis besteht, dass der hochauflösende Informationsgehalt der Fingerspitzen für die künstliche Intelligenz von entscheidender Bedeutung ist [needed] um diese Systeme zu kontrollieren.“

Digital Trends berichtete erstmals 2017 über Leporas Arbeit und beschrieb eine frühe Version des Projekts seines Teams als „bestehend aus einer Webcam, die in einer 3D-gedruckten weichen Fingerspitze montiert ist und interne Stifte verfolgt, die so konzipiert sind, dass sie wie die Berührungsrezeptoren in menschlichen Fingerspitzen funktionieren .

Was ist taktile Robotik?

Seitdem sind die Arbeiten stetig vorangekommen. Zu diesem Zweck veröffentlichte das Team kürzlich neue Forschungsergebnisse, die die neuesten Schritte des Projekts enthüllen: Die Schaffung von 3D-gedruckter taktiler Haut, die eines Tages Handprothesen oder autonomen Robotern einen Tastsinn verleihen könnte, der den menschlichen Händen aus Fleisch und Blut weit ähnlicher ist .

Das 3D-gedruckte Netz besteht aus stiftartigen Papillen, die eine ähnliche Hautstruktur nachahmen, die zwischen der äußeren epidermalen und der inneren Hautschicht auf der menschlichen Haut zu finden ist. Diese können künstliche Nervensignale erzeugen, die, wenn sie gemessen werden, den Aufzeichnungen echter Neuronen ähneln, die es den Mechanorezeptoren des Körpers ermöglichen, die Form und den Druck von Gegenständen oder Oberflächen bei Berührung zu erkennen.

„Als wir diesen Vergleich der Signale, die von unseren künstlichen Fingerspitzen kommen, mit den realen Daten durchgeführt haben, fanden wir eine sehr ähnliche Übereinstimmung zwischen den beiden Datensätzen mit der gleichen Art von Hügeln und Tälern [found on both]“, erklärte Lepora.

Die Kombination dieser 3D-gedruckten Hautrezeptorinformationen mit Daten von winzigen eingebetteten Kameras könnte, so hofft das Team, der Schlüssel sein, um einen langfristigen Traum in der künstlichen Intelligenz und Robotik zu verwirklichen: einen künstlichen Tastsinn.

Alle fünf Sinne

Auch wenn nicht jeder Forscher zwangsläufig zustimmen würde, besteht das vielleicht umfassendste grundlegende Ziel der KI darin, die menschliche Intelligenz (oder zumindest die Fähigkeit, alle Aufgaben auszuführen, zu denen Menschen in der Lage sind) in einem Computer zu replizieren. Das bedeutet, Wege zu finden, um die fünf Sinne – Sehen, Hören, Riechen, Schmecken und Fühlen – in Softwareform nachzubilden. Nur dann können potenzielle Tests der Künstlichen Allgemeinen Intelligenz, wie der vorgeschlagene „Kaffeetest“ (ein wirklich intelligenter Roboter sollte in der Lage sein, in ein Haus zu gehen und die notwendigen Zutaten und Komponenten zu beschaffen, die für die Zubereitung einer Tasse Kaffee benötigt werden) durchgeführt werden .

Bis heute wurden viel Aufmerksamkeit und Fortschritte in Bezug auf die Bild- und Audioerkennung erzielt. Weniger Aufmerksamkeit, aber immer noch etwas, wurde Geruch und Geschmack geschenkt. Mit KI ausgestattete intelligente Sensoren können durch die Entwicklung einer „digitalen Nase“ Hunderte verschiedener Gerüche in einer Datenbank identifizieren. Auch digitale Geschmackstester, die den Geschmack objektiv messen können, sind Gegenstand der Untersuchung. Aber Berührung bleibt verlockend unerreichbar.

Die menschliche Berührung ist äußerst nuanciert.

„Wir nehmen Bereiche wie das Sehen bewusster wahr“, sagte Lepora und erklärte, warum der Fokus der Forscher häufig woanders lag. „Deshalb messen wir ihm in unserem täglichen Handeln mehr Bedeutung bei. Aber wenn es um Berührung geht, sind wir uns meistens nicht einmal bewusst, dass wir sie benutzen. Und schon gar nicht, dass es so wichtig ist, wie es ist. Wenn Sie jedoch Ihren Tastsinn wegnehmen, wären Ihre Hände völlig nutzlos. Mit denen konnte man nichts anfangen.“

Das soll nicht heißen, dass Roboter die Interaktion mit realen Objekten vermieden haben. Seit mehr als einem halben Jahrhundert werden Industrieroboter mit begrenzten Bewegungsachsen und einfachen Aktionen wie Greifen und Drehen an Fertigungsstraßen eingesetzt. In Amazon-Fulfillment-Centern spielen Roboter eine entscheidende Rolle, um sicherzustellen, dass der Ein-Tages-Lieferprozess ermöglicht wird. Dank einer Übernahme des Robotikunternehmens Kiva im Jahr 2012 gibt es in den Amazon-Lagerhäusern Armeen von kastenförmigen Robotern, die großen Roombas ähneln, die in den Regalen mit Produkten herumschieben und sie zu den menschlichen „Kommissionierern“ bringen, aus denen sie die richtigen Artikel auswählen.

Stefan Puchner/Picture Alliance/Getty Images

Während diese beiden Prozesse die Zeit, die Menschen benötigen würden, um diese Aufgaben ohne fremde Hilfe zu erledigen, erheblich verkürzen, erfüllen diese Roboter jedoch nur eine begrenzte Funktionalität – und überlassen den Menschen einen Großteil der Präzisionsarbeit.

Das hat einen guten Grund: Obwohl die geschickte Handhabung für die meisten Menschen eine Selbstverständlichkeit ist, ist sie für Maschinen außerordentlich schwierig. Die menschliche Berührung ist äußerst nuanciert. Die Haut hat eine hochkomplexe mechanische Struktur mit Tausenden von Nervenenden allein in den Fingerspitzen, die eine extrem hochauflösende Empfindlichkeit für feine Details und Druck ermöglicht. Mit unseren Händen können wir Vibrationen, Hitze, Form, Reibung und Textur spüren – bis hin zu Unvollkommenheiten im Submillimeter- oder sogar Mikrometerbereich. (Für eine einfache Vision in niedriger Auflösung, wie schwierig das Leben mit eingeschränkten Berührungsfunktionen ist, sehen Sie sich an, wie reibungslos Sie einen einzigen Tag mit dicken Handschuhen überstehen können. Die Chancen stehen gut, dass Sie sie lange vor dem Vormittag ausziehen!)

Sensorisches Feedback

„Was den Menschen diese Flexibilität und Geschicklichkeit verleiht, ist das sensorische Feedback, das wir bekommen“, sagte Lepora. „Während wir eine Aufgabe erledigen, erhalten wir sensorisches Feedback aus der Umgebung. Wenn wir unsere Hände benutzen, ist dieses dominante sensorische Feedback unser Tastsinn. Es gibt uns die hochauflösenden, hochinformativen Inhalte, Empfindungen und Informationen über unsere Umgebung, um unsere Handlungen zu leiten.“

Um dieses Problem zu lösen, sind Fortschritte sowohl in der Hardware als auch in der Software erforderlich: Flexiblere, geschicktere Robotergreifer mit überlegenen Fähigkeiten, um zu erkennen, was sie berühren, und sich entsprechend zu verhalten. Kleinere, billigere Komponenten werden helfen. Beispielsweise reichen Ansätze für Robotergreifer, die Kameras verwenden, um die Welt wahrzunehmen, mindestens bis in die 1970er Jahre zurück, mit Projekten wie dem bahnbrechenden Freddy-Roboter der Universität Edinburgh. Allerdings sind Kameras erst vor kurzem so klein geworden, dass sie in ein Stück Hardware von der Größe einer menschlichen Fingerspitze passen. „Vor fünf Jahren war die kleinste Kamera, die man kaufen konnte, vielleicht ein paar Zentimeter breit“, sagte Lepora. „Jetzt kann man Kameras kaufen, die es sind [just a couple of] Millimeter.“

Freddy der Roboter im National Museums Scotland

Es gibt noch viel zu tun, bevor Innovationen wie das Erfassen weicher Fingerspitzen in Roboter integriert werden können, um ihnen taktile Wahrnehmungsfähigkeiten zu verleihen. Aber wenn dies geschieht, wird es ein Game-Changer sein – sei es für den Bau von Robotern, die in der Lage sind, eine größere Anzahl von End-to-End-Aufgaben am Arbeitsplatz auszuführen (denken Sie an ein vollständig automatisiertes Amazon-Lager) oder sogar in „High -Touch“-Jobs wie die Ausübung von Pflegeaufgaben.

Da Roboter immer enger in das Leben integriert werden, wie wir es kennen, wird die Fähigkeit, sicher mit Menschen um sie herum zu interagieren, immer wichtiger. Seit 1979, als ein Fabrikarbeiter aus Michigan namens Robert Williams als erster Mensch in der Geschichte von einem Roboter getötet wurde, wurden Roboter aus Sicherheitsgründen häufig von Menschen getrennt. Indem wir ihnen die Möglichkeit geben, sich sicher zu berühren, könnten wir damit beginnen, diese Barriere abzubauen.

Die Kraft der Berührung

Michele D’ottavio / EyeEm / Getty Images

Es gibt Hinweise darauf, dass Roboter dadurch ihre Akzeptanz beim Menschen erhöhen könnten. Lebewesen, sowohl menschliche als auch andere, berühren sich als Mittel der sozialen Kommunikation – und nein, nicht nur auf sexuelle Weise. Affenbabys, denen der taktile Kontakt mit einer Mutterfigur entzogen wird, können gestresst und schlecht ernährt werden. Beim Menschen gibt uns ein Klaps auf die Schulter ein gutes Gefühl. Kitzeln bringt uns zum Lachen. Eine kurze Berührung von Hand zu Hand durch einen Bibliothekar kann zu positiveren Bewertungen einer Bibliothek führen, und ähnliche „einfache“ Berührungen können uns dazu bringen, in einem Restaurant mehr Trinkgeld zu geben, mehr Geld in einem Restaurant auszugeben oder einen „Anfasser“ als „Anfasser“ einzustufen attraktiver.

Eine Studie zu diesem Thema, ein Papier aus dem Jahr 2009 mit dem Titel „Die Haut als soziales Organ“, stellt fest, dass: „Im Allgemeinen konzentriert sich die sozial-neurowissenschaftliche Forschung auf visuelle und auditive Kanäle als Wege für soziale Informationen. Da die Haut jedoch der Ort von Ereignissen und Prozessen ist, die entscheidend dafür sind, wie wir übereinander nachdenken, fühlen und miteinander interagieren, kann Berührung soziale Wahrnehmungen auf verschiedene Weise vermitteln.“ Würde die Berührung eines Roboters positive Gefühle bei uns hervorrufen und uns dazu bringen, Maschinen gegenüber liebevoller zu sein oder uns auf andere Weise zu beruhigen? Es ist durchaus möglich.

Da Roboterinteraktionen immer alltäglicher werden, wird Berührung wahrscheinlich ein wichtiger Aspekt ihrer sozialen Akzeptanz sein.

Eine Studie mit 56 Personen, die mit einer Roboterkrankenschwester interagierten, ergab, dass die Teilnehmer eine allgemein positive subjektive Reaktion auf von Robotern initiierte Berührungen berichteten, sei es zur Reinigung ihrer Haut oder zur Bereitstellung von Komfort. Eine andere neuere Forschungsarbeit mit dem Titel „The Persuasive Power of Robot Touch“ befasste sich ebenfalls mit diesem Thema.

„[Previous research has shown] dass Menschen höflich mit Computern umgehen, ein Verhalten, das Computern gegenüber auf den ersten Blick unvernünftig erscheint“, sagte Laura Kunold, Juniorprofessorin am Fachbereich Psychologie für die menschenzentrierte Gestaltung sozio-digitaler Systeme an der Ruhr-Universität Bochum, gegenüber Digital Trends. „Da Roboter physische Körper haben, fragte ich mich, ob positive Effekte wie positive emotionale Zustände oder Compliance, die aus der zwischenmenschlichen Berührungsforschung bekannt sind, auch durch die Berührung eines Roboters ausgelöst werden könnten.“ Sie bemerkte: „Menschen – Studenten in unserer Arbeit – sind im Allgemeinen offen für nicht funktionale Berührungsgesten von einem Roboter. Sie waren insgesamt amüsiert und beschrieben die Geste als angenehm und nicht verletzend.“

Da Roboterinteraktionen immer alltäglicher werden, wird Berührung wahrscheinlich ein wichtiger Aspekt ihrer sozialen Akzeptanz sein. Wie George Elliot in Middlemarch schreibt (nicht speziell über Roboter), „wer soll die Subtilität dieser Berührungen messen, die sowohl die Qualität der Seele als auch des Körpers vermitteln?“

Roboter werden immer leistungsfähiger. Vor einigen Jahren hat das Massachusetts Institute of Technology einen weichen Roboter gebaut, der empfindlich genug ist, um einen lebenden Fisch zu fangen und dann freizulassen, während er in einem Tank schwimmt. Roboter zum Pflücken von Obst und Gemüse können auch empfindliche Produkte wie Tomaten identifizieren und dann pflücken, ohne sie zu Passata zu zerquetschen. Hoffentlich sind sie bald zuverlässig genug, um dasselbe mit Menschenhand zu tun.

Dank solcher Arbeiten, die von Forschern des Bristol Robotics Laboratory durchgeführt werden, kommen sie sich immer näher.

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