麻省理工利用定制芯片加快机器人运动速度

在麻省理工学院，一群科研人员正致力于解决机器人领域的一个重大挑战：机器人处理信息的速度远远快于它们的移动速度。为了解决这一差距，他们正在运用一种前沿技术——“机器人形态计算”。这项技术由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的Sapina Neuman博士精心打造。她设计出一种定制计算机芯片，通过硬件加速来缩短机器人的响应时间。

定制芯片以应对特定需求并不新鲜，但在功率和计算资源更为有限的设备上实现本地计算，已成为当下公司和技术专家的关注焦点。他们更倾向于在网络连接之外，通过设计超特定的芯片来处理数据。这些芯片根据机器人的物理构造及其预期用途量身定制。在设计过程中，研究人员会考虑到机器人的环境感知、位置映射、运动规划等要素。通过这种方式，硬件加速能够极大地提升软件算法的效率。

硬件加速的一个经典例子是图形处理单元（GPU）。GPU是专门处理图形计算任务的处理器，广泛应用于显示渲染和视频播放等领域。由于其高效的性能，GPU深受欢迎。而随着小型芯片制造技术的不断进步，更多可定制的高效芯片逐渐崭露头角，被应用于各种功能领域。

近日，MIT新闻介绍了Neuman所开发的机器人控制硬件芯片的设计情况。该系统能够根据用户的输入，如机器人的肢体布局和运动方式，生成定制的硬件设计。Neuman系统将这些物理特性转化为数学矩阵，并识别出矩阵中的“稀疏”部分，即与机器人特定结构无关的动作所对应的零值。

接着，系统会根据这些非零值设计专门的硬件架构，进行高效计算。所产出的芯片设计是完全根据机器人的计算需求量身定做的。这种定制化设计在实际测试中表现出色。Neuman团队采用了一种现场可编程门阵列（FPGA），其性能优于传统的现成CPU。

机器人对环境做出更快反应的意义不仅在于提高制造速度和效率，更在于确保机器人在与人类并肩工作和协作时的安全性。这是机器人技术在日常生活中更广泛应用的重要障碍之一。这项研究为未来人类和机器人的和谐共存奠定了基础。

来源：Beta.COM