双层人工智能芯片系统可以在微型太阳能电池上运行

虽然形式各异的人工智能正变得无处不在，但基于人工智能的技术也有缺点，即通常需要大量电力才能运行，并且需要永久连接到云端，从而引发了数据保护、能源效率和安全问题。

CSEM的工程师团队已经朝着解决这些问题迈出了一步，他们开发了一种消耗相对较低功耗的片上系统，并在边缘(在芯片上而不是在云端)执行AI操作。

该系统采用全新的信号处理架构，最大限度地降低功耗。第一个是二叉决策树引擎，用于执行简单任务，但不用于识别操作。

“例如，当我们的系统用于面部识别应用时，第一个加速器将回答诸如‘图像中有人吗?如果是的话，能看到他们的脸吗?’”CSEM芯片上系统研究负责人Stéphane Emery说。“如果我们的系统用于语音识别，第一个加速器将确定是否存在噪音，以及噪音是否与人声对应。但它不能分辨出具体的声音或单词;这就是第二个加速器的用武之地。”

这种消耗更多能量的加速器只在必要时才运行。这种两层数据处理方法降低了系统的平均功耗，使它们能够通过一个微小的电池或太阳能电池运行。

作为研究的一部分，工程师们接下来提高了加速器本身的性能。他们使系统具有高度的通用性;它是模块化的，可以适应任何需要实时信号和图像处理的应用程序。

Emery说:“不管应用程序是什么，我们的系统基本上都是一样的。”“我们只需要重新配置CNN引擎的各个层。”

这种新的片上系统架构可能为全新一代的设备打开大门，这些设备的处理器可以独立运行一年以上。它还可以大幅降低这类设备的安装和维护成本，并使它们能够在定期更换电池不切实际的地方使用。