據(jù) MITNews 報道，麻省理工學(xué)院計算科學(xué)和人工智能實驗室（CSAIL）的博士 Sabrina Neuman，她預(yù)計于今年四月將展示名為 “機器人形態(tài)計算（robomorphic computing）”的技術(shù)。
當(dāng)前 CPU 芯片在處理機器人在復(fù)雜的動態(tài)情況時，表現(xiàn)無法令人滿意。于是 Neuman 和她的團隊開發(fā)了該技術(shù)，并在 FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）芯片上進(jìn)行了測試，并取得了良好成績。該團隊不止有麻省的研究生與導(dǎo)師，成員還包括數(shù)名哈佛的研究員。
在測試中，使用機器人形態(tài)計算技術(shù)的 FPGA 芯片運行速度比 CPU 快 8 倍，比 GPU 快 86 倍。
01. 現(xiàn)行 CPU 處理問題緩慢，麻省博士設(shè)計新系統(tǒng)
如今的機器人行動速度很快，這是因為其動力系統(tǒng)十分強大，且馬力強勁。
但是機器人的 “頭腦”在處理人機交互等復(fù)雜問題時，表現(xiàn)卻并不盡如人意。
Neuman 表示，機器人的操作主要有三個步驟：
第一步是感知，這時機器人需要使用傳感器或攝像頭收集周邊數(shù)據(jù)。
第二步是繪圖和定位，機器人會根據(jù)感知到的信息構(gòu)筑地圖，然后在地圖中對自己進(jìn)行定位。
第三步是運動規(guī)劃和控制，在這一步驟中機器人將規(guī)劃整個行動的過程，并保障過程中的安全。
以上步驟需要花費時間和大量的計算能力。
團隊成員之一的布萊恩 · 普蘭徹（Brian Plancher）認(rèn)為，如果機器人在人類周圍的動態(tài)環(huán)境中安全運行，它們需要非常迅速地思考和反應(yīng)。
而目前的算法在 CPU 等硬件上運行的速度并不理想，因為機器人的感知刺激和響應(yīng)需要大量的計算，這限制了它們的處理速度。
Neuman 認(rèn)為，盡管研究人員一直在研究更好的算法，但單靠軟件改進(jìn)并不能解決問題，探索更好的硬件可能是一種新的思路。
如果利用機器人的物理布局和預(yù)期應(yīng)用程序來生成定制的計算機芯片，機器人的響應(yīng)時間將最小化。這意味著在硬件加速的幫助下，機器人處理上述步驟的速度將遠(yuǎn)超過往。
硬件加速是指使用專門的硬件單元來更有效地執(zhí)行某些計算任務(wù)。
一種比較常用的硬件加速器是圖形處理單元（GPU），這是一種專門用于并行處理的芯片。GPU 芯片用于圖形處理非常方便，因為它們的并行結(jié)構(gòu)允許它們同時處理數(shù)千個像素。
“GPU 并非在所有方面都很完美，但它處理特定任務(wù)目標(biāo)的完成度是最好的，”Neuman 說，“對于特定的應(yīng)用程序，你可以通過使用定制硬件獲得更好的性能。
大多數(shù)機器人的設(shè)計都有一套預(yù)期的應(yīng)用程序，因此可以從硬件加速中受益。這也是 Neuman 的團隊開發(fā)新系統(tǒng)的靈感來源。
基于此 Neuman 和她的團隊開發(fā)了一套名為 “機器人形態(tài)計算（robomorphic computing）”的系統(tǒng)，它利用機器人的物理布局和預(yù)期應(yīng)用程序來生成定制的計算芯片，使機器人的響應(yīng)時間最小化。
02.FPGA 芯片測試成績優(yōu)秀，運行速度超 CPU 8 倍
用戶輸入機器人的肢體布局和關(guān)節(jié)運動方式等參數(shù)后，機器人形態(tài)計算系統(tǒng)通過計算將參數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)學(xué)矩陣。
這些矩陣包含許多零值，零值表示機將器人特定結(jié)構(gòu)不可能實現(xiàn)的運動（例如人體的手臂只能在關(guān)節(jié)處彎曲，且只能以一定角度進(jìn)行彎曲，則手臂的其他彎曲動作表示為零值）。
最后，系統(tǒng)會設(shè)計一個專門的硬件架構(gòu)，只對矩陣中的非零值進(jìn)行計算。因此，最終的芯片設(shè)計是對特定機器人量身定制的，以最大限度地提高效率，以滿足復(fù)雜情況下的計算需求。
這種定制的芯片設(shè)計在測試中取得了很好的成績。
使用這種方法為特定機器人系統(tǒng)設(shè)計的硬件架構(gòu)優(yōu)于現(xiàn)成的 CPU 和 GPU 單元。雖然 Neuman 團隊沒有從零開始制造專門的芯片，但他們根據(jù)建議編寫了一個可定制的現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）芯片。
盡管時鐘頻率較慢，但在測試中該芯片的運行速度仍比 CPU 快 8 倍，比 GPU 快 86 倍。
“我對測試的結(jié)果感到興奮，” Neuman 表示，“盡管我們被較低的時鐘頻率所拖累，但是通過提高效率完全彌補了這一缺陷?！?/p>
03. 新系統(tǒng)拓展機器人應(yīng)用，無接觸照料新冠患者將成現(xiàn)實
Neuman 將在今年 4 月的編程語言和操作系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)支持國際會議（International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems）上展示這項研究。
普蘭徹認(rèn)為機器人形態(tài)計算有廣泛的潛力。他認(rèn)為：“理想情況下，我們最終可以為每個機器人制造定制的運動規(guī)劃芯片，使它們能夠快速計算出安全有效的運動?！?/p>
“如果 20 年后每個機器人都有少量的定制電腦芯片，我不會感到驚訝，而機器人形態(tài)計算將成為這些定制電腦芯片的一部分?！盢euman 補充說。
“這項工作令人興奮，因為它展示了如何使用專門的電路設(shè)計來加速機器人控制的核心部件?！?波士頓動力公司的機器人工程師 Robin Deits 如此評價道。
“計算性能對機器人來說至關(guān)重要，因為現(xiàn)實世界從來不會等待機器人完成思考。”他補充說，“該項目的完成將解決機器人在復(fù)雜問題中計算量過于龐大的問題?！?/p>
同時這一進(jìn)展可能會推動各種機器人應(yīng)用，包括可用于照料護理新冠病毒等傳染病患者與搬運重物等活動。
“如果我們有機器人來幫助降低病人和醫(yī)院工作人員的風(fēng)險，那就太好了。”Neuman 說。
她的下一步計劃是全自動化的機器人形態(tài)計算系統(tǒng)。屆時用戶只需拖拽機器人的參數(shù)，“后臺就會出現(xiàn)硬件描述，這將成為使該系統(tǒng)在競爭中勝出，且賦予它價值的關(guān)鍵一步?！?/p>
這項研究是由美國國家科學(xué)基金會（National Science Foundation）、計算研究院（Computing Research Agency）、CIFellows 項目和美國國防高級研究計劃局（Defense Advanced Research Projects Agency）等機構(gòu)進(jìn)行資助。
結(jié)語：
機器人應(yīng)用邊界將被拓展，醫(yī)療工程領(lǐng)域智械來襲？Neuman 團隊的研究成果將極大地加快機器人在復(fù)雜環(huán)境中的運行速度。而這在 5G 技術(shù)開始實用的背景下，配合高性能驅(qū)動和運動傳感器很可能解決機器人在復(fù)雜環(huán)境下遠(yuǎn)程的通信、運行問題。
這種情況下機器人很可能被快速投入醫(yī)療、化工等具有危險或人力不足的行業(yè)。也許不久后的一天，我們將驚奇的在更多的領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)它們的身影。
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