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[導(dǎo)讀]歐洲微電子研究中心(IMEC)的研究人員最近成功研發(fā)了一款可以作曲的芯片,這款仿神經(jīng)芯片雖然還處于原型產(chǎn)品階段,但已經(jīng)可以通過分析歌曲中的模式學(xué)會了譜曲的規(guī)則。聽過某

歐洲微電子研究中心(IMEC)的研究人員最近成功研發(fā)了一款可以作曲的芯片,這款仿神經(jīng)芯片雖然還處于原型產(chǎn)品階段,但已經(jīng)可以通過分析歌曲中的模式學(xué)會了譜曲的規(guī)則。聽過某個曲子后,它就能作出類似風(fēng)格的曲子。

當(dāng)然,研發(fā)人員做這款芯片可不是為了讓音樂家們下崗,這款芯片是未來低功耗通用學(xué)習(xí)加速器的基礎(chǔ),有了這項技術(shù)我們就能給醫(yī)生打造定制的醫(yī)療傳感器并讓電子產(chǎn)品了解它們各自“主人”的行為模式。

IMEC 負責(zé)神經(jīng)形態(tài)計算的 Praveen Raghavan 認為,如今的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備雖然都貼了智能的標簽,但事實上它們自身的處理能力一般,這些設(shè)備需要將數(shù)據(jù)發(fā)回云端做分析,以此來節(jié)省能耗和散熱上的成本,而 IMEC 的團隊想改變這種模式。

“我們的整體目標是讓人工智能變得更加緊湊,讓它們更加貼近用戶。”Raghavan 說道。這也就意味著 IMEC 必須開發(fā)出緊湊且低功耗的專用學(xué)習(xí)芯片。他表示:“降低成本也是我們的核心目標之一。”

這樣看來,作曲反倒成了該芯片的“買一送一”的功能。不過,人們發(fā)現(xiàn)這位“作曲家”選擇音符時有些奇怪,但其曲調(diào)風(fēng)格卻并不前衛(wèi),整體風(fēng)格依然跳不出西方古典音樂的框架。舉例來說,在該芯片寫出的 30 秒樂曲中你能聽到許多音樂家練習(xí)曲中元素的重復(fù),有兩個小節(jié)還非常像半音音階的即興重復(fù)。在最后一個小節(jié)中,樂曲則集中使用了令人愉悅和期待的音符。

想要讓芯片譜出曲子,必須循環(huán)播放擁有同樣拍子記號(即每小節(jié)有多少節(jié)拍)和風(fēng)格的歌曲。一旦曲子的節(jié)奏和風(fēng)格變的特別寬泛,芯片就識別不了其中的模式了。Raghavan 表示,他們在訓(xùn)練這款芯片時用了比利時和法國的長笛樂曲,芯片成功掌握了其中規(guī)則。如果換用其他拍子記號,芯片則會開始學(xué)習(xí)新的模式。

雷鋒網(wǎng)了解到,這款仿神經(jīng)芯片搭載了電阻式 RAM,存儲單元是氧化物材料制作的細絲,它會根據(jù)不同的電壓條件進行連續(xù)調(diào)整。當(dāng)芯片在多個訓(xùn)練曲目中“聽到”兩個特殊的音符相繼出現(xiàn)時,就能識別出其中的模式。這兩個特殊音符連續(xù)出現(xiàn)的次數(shù)越多,就說明它們之間的聯(lián)系越緊密,在作曲時,芯片就會用到這兩個音符。這樣的表現(xiàn)類似于大腦中不同神經(jīng)元的學(xué)習(xí)方式。同時,這套系統(tǒng)也是分層級的,它能識別并學(xué)習(xí)更寬泛的模式。

雖然該芯片主打低功耗,但 Raghavan 卻不愿透露原型產(chǎn)品在功耗方面的表現(xiàn)。他只是表示團隊對這塊芯片進行了超額設(shè)計,因此它能勝任多種任務(wù)并構(gòu)建大型存儲單元。在這里,作曲的工作并不會完全釋放存儲器的能力,但未來更復(fù)雜的任務(wù)會激發(fā)其所有潛能。

未來,Raghavan 的團隊還會優(yōu)化芯片的設(shè)計。眼下,他們還在用文本訓(xùn)練該系統(tǒng),教這塊芯片學(xué)習(xí)遣詞造句。

Raghavan 表示,這套系統(tǒng)未來可以成為個人電子設(shè)備中的學(xué)習(xí)加速器,同時它還能助力其他運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件。對于芯片的未來應(yīng)用,Raghavan 已經(jīng)有了自己的設(shè)想,他想將芯片植入智能手表,幫此類設(shè)備學(xué)習(xí)用戶的習(xí)慣,以便讀出更加精確的心率數(shù)值。“佩帶智能手表時,有人戴的緊,有人戴的松,另外佩戴位置也會有所不同,而這些因素都會影響心率數(shù)值的準確性。”Raghavan 說道。

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