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设备与工具空中无人机的主要限制是重量和电池容量之间的权衡，这限制了它们的范围和在农业和基础设施检查等应用中的实用性。为了应对这一挑战，位于台湾新竹的国立清华大学的一个多学科团队开发了一种模仿果蝇视神经的人工智能处理器。
研究人员说，这种AI芯片使无人飞行器(UAV)能够自动避开障碍物，同时保持“超省电”模式。该团队由国立清华大学电气工程系的唐基廷教授和生命科学系的LoChun-chuan教授领导。
他们说，目前大多数无人机都依靠电磁波的传输和反射来检测和避开障碍物，但这会消耗大量功率。避免障碍的另一种方法是使用光学透镜捕获和分析图像，但是要处理的信息量太大，无法快速完成，而且这种方法还消耗大量功率。
敏捷果蝇提供灵感
唐果蝇对避开障碍物具有不可思议的能力感到好奇，唐认为，可以复制这种微小昆虫的视神经并使之适应AI应用。
第一个任务是解决信息过载的问题。Tang表示，目前在相机和手机中使用的图像传感器具有数百万个像素，而果蝇的眼睛只有约800像素。当果蝇的大脑处理诸如轮廓和对比度之类的视觉信号时，它使用一种检测机制来自动过滤掉不重要的信息。果蝇只注意可能与之碰撞的移动物体。
通过模仿果蝇的检测机制，研究团队开发了一种AI芯片，该芯片可以使用手势和图像传感器来操作无人机。
首先，教无人机专注于最重要的事物，然后教如何判断距离和发生碰撞的可能性。卢对果蝇如何检测光流进行了详细的调查，为此，他广泛利用了NTHU脑研究中心制作的果蝇神经通路图。
Lo解释说：“光流是附近运动物体在视野中留下的相对轨迹，被大脑用来确定其距离并避开障碍物。”
唐说，他的研究团队开发的AI芯片代表了内存计算领域的重大突破。计算机和移动电话首先将数据从内存移动到中央处理单元。处理完成后，数据将移回内存进行存储。这样的过程最多可以消耗AI深度学习过程的90%的能量和时间。
相比之下，NTHU团队表示，其AI芯片模仿了果蝇的神经突触，使其能够在内存中执行计算，从而大大提高了效率。
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