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怎樣讓智能設備更“智慧”?

穎脈Imgtec ? 2024-09-06 08:02 ? 次閱讀
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本文編譯自electronicdesign直接來源:TechSugar


科技行業(yè)正在經(jīng)歷巨大的變革和轉(zhuǎn)型,以滿足人工智能AI)的發(fā)展需求。盡管人工智能并非新技術,但不可否認的是,由于生成式人工智能和面向消費者的應用(如聊天機器人)的出現(xiàn),它在過去12個月里已經(jīng)家喻戶曉。

就像任何一項發(fā)布“殺手級應用”以吸引消費者關注的技術一樣,如果想要理解這些技術的潛在的價值以及相應的技術需求和要求,就必須避免陷入炒作陷阱。與許多技術一樣,人工智能技術的發(fā)展也將受到不同“瓶頸”的限制,具體取決于其成熟度。換句話說,目前的人工智能挑戰(zhàn)可能與未來的不同。

本文將重點關注人工智能與先進材料(如復合半導體)之間的聯(lián)系。

到目前為止,人工智能在很大程度上依賴于對遺留技術的擴展或漸進式改進。一個典型的例子是:2023年人工智能的加速發(fā)展在很大程度上是由社交媒體等渠道收集的大量數(shù)據(jù)的匯集、機器學習的發(fā)展以及邊緣計算等硬件支持者的出現(xiàn)所推動的。隨著人工智能的發(fā)展,簡單的擴展或漸進式改進將無法滿足市場需求,因此需要“新”的技術。未來人工智能發(fā)展的一個關鍵趨勢將是變革我們的“智能”設備,使它們變得更“智慧”。這可以通過一個例子來解釋。在目前的物聯(lián)網(wǎng)IoT)世界中,通過我們的手機控制家居和車輛已經(jīng)成為常態(tài)。例如,我們可以在離家數(shù)英里外的辦公室使用手機調(diào)高家里的恒溫器或關閉臥室燈。這樣的技術可被稱為“智能”。我們的設備讓遠程執(zhí)行簡單、常規(guī)的操作變得更加方便。下一步將是使這一場景變得“智慧”。例如,智能家居可能會在我下班回家的路上檢測到我在接近我的住所,并確定我所希望的恒溫器設置從而進行調(diào)整。當我到家時,智能家居可能還會確認的確是我本人而非我的伴侶,因為我們有不同的溫度偏好。在這個場景中,是我的智能家居做出決定,而不僅僅是執(zhí)行我的指令,因此,“智能”設備與人工智能相結合,創(chuàng)造了“動態(tài)人工智能”。在未來,人們將會有一個永不滿足的需求,那就是讓一切變得“智慧”。


人工智能孕育的智能世界智能世界中的人工智能不僅需要算力,還需要其他技術的支持。這些技術大多依賴于新材料,特別是復合半導體。智能世界中的人工智能有五個關鍵過程:

  • 檢測:人工智能必須基于某些事物進行操作。到目前為止,它主要基于社交媒體等收集的大量數(shù)據(jù)進行操作。然而,在未來,我們需要處理更多樣化的數(shù)據(jù)類型。與任何數(shù)據(jù)驅(qū)動技術一樣,輸出的質(zhì)量取決于輸入。因此,為了充分發(fā)揮人工智能在無人駕駛汽車和智能醫(yī)療等領域的潛力,需要更準確地輸入數(shù)據(jù)。這些輸入數(shù)據(jù)大多將通過某種機器驅(qū)動的傳感技術生成。例如,無人駕駛汽車中的人工智能將需要車輛以超高分辨率對其環(huán)境進行光學成像。
  • 計算數(shù)據(jù)傳輸:一旦檢測到某些信息,這些信息必須被傳輸?shù)接嬎阍O備。這種傳輸需要快速、低延遲且極高可靠性(“零”錯誤率)地傳送大量數(shù)據(jù)。
  • 數(shù)據(jù)處理/計算:迄今為止,這一直是人工智能的焦點,人工智能算法也正在迅速發(fā)展。計算硬件的不斷進步以及諸如大量廉價內(nèi)存等的出現(xiàn),使得計算能力能夠應對第一波人工智能帶來的挑戰(zhàn)。然而,挑戰(zhàn)只會越來越嚴峻。這正是量子計算等技術在人工智能發(fā)展至更大規(guī)模時發(fā)揮作用的地方。
  • 輸出數(shù)據(jù)傳輸:這是第二點的反向過程,同樣需要遵循嚴格的標準。
  • 輸出:在幾乎所有情況下,人工智能都需要輸出某些內(nèi)容。在許多情況下,這需要將信息顯示出來。通常,這些會顯示在小尺寸的輸出設備上,或者在某種沉浸式環(huán)境(如AR/VR)中。這些顯示器的質(zhì)量對于整個系統(tǒng)的有效性至關重要。

如上所述,當前一代的人工智能主要集中于第三點上,并且隨著以下討論的關鍵進展,這種情況可能會繼續(xù)。然而,人工智能的力量將遇到與計算能力無關的其他障礙。讓我們更深入地探討其他四個領域(實際上是三個,因為有兩個數(shù)據(jù)傳輸過程)。


AI智能世界流程之一:檢測為了實現(xiàn)智能世界,先進的傳感技術必不可少。在這個世界中,3D面部識別等技術將成為基本要求。這種成像技術將擴展至更遠的距離(例如,汽車中的LiDAR)。本質(zhì)上,檢測將超越“可見”范圍,從而在醫(yī)療護理領域帶來令人興奮的進步,特別是在早期檢測方面將實現(xiàn)階躍式改進——例如,我們的設備將連續(xù)(無創(chuàng)地)監(jiān)測我們的血液并了解生物指標。上述的檢測形式有一個共同點。它們需要特定波長的光與環(huán)境相互作用,并提供作為人工智能輸入的輸出信號。這些光電傳感器依賴于復合半導體。復合半導體經(jīng)過多年的發(fā)展,從最開始的電信數(shù)據(jù)收發(fā)器,到最終支持3D傳感等的先進設備的發(fā)展,如垂直腔面發(fā)射激光器(VCSEL)。

用于傳感的復合半導體的發(fā)展非常活躍,并將繼續(xù)專注于在寬光譜(從深紫外到長波紅外)范圍內(nèi)運行的縮放技術。該領域的進步將基礎材料開發(fā)與大量半導體制造技術相結合。這些材料的工程和實現(xiàn)需要在原子尺度上進行控制,這需要使用一種稱為外延的技術。


AI智能世界流程之二:數(shù)據(jù)傳輸如上所述,動態(tài)人工智能有兩個關鍵的數(shù)據(jù)傳輸步驟。我們將它們放在一起討論,因為它們的要求是相同的。具體來說,動態(tài)人工智能依賴于以低延遲和“零”錯誤率快速傳輸大量數(shù)據(jù)的能力。這再次涉及到復合半導體技術領域,這些技術是快速數(shù)據(jù)通信(如上面討論的收發(fā)器)和5G無線通信等技術的基礎。在當今和未來的通信基礎設施(如基站)中,氮化鎵(GaN)等復合半導體材料至關重要。在移動設備方面,基于砷化鎵(GaAs)的異質(zhì)結雙極晶體管(HBTs)是5G手機前端模塊的核心。展望未來,不難想象物聯(lián)網(wǎng)的所有智能組件都將需要像智能手機一樣工作,從我們的汽車到路燈,再到我們的冰箱,甚至是我們穿的衣服。隨著數(shù)據(jù)量的增加,對帶寬和速度的需求也將增加。這將推動技術向更高頻率發(fā)展,進入一個新的領域,即FR3。在這些頻率下,復合半導體材料提供了卓越的性能和效率,并且它們將持續(xù)發(fā)展。

與光子材料一樣,人工智能需求提出的嚴格規(guī)范需要材料工程和在原子尺度上的控制技術的支持,這還是需要外延技術。


AI智能世界流程之三:輸出

與未來人工智能相關的最常見的畫面之一是沉浸式AR/VR環(huán)境。這將需要由極小(特定尺寸)的發(fā)光二極管或microLED驅(qū)動的超高分辨率顯示屏。同樣,對于microLED而言,復合半導體材料是唯一的選擇,而外延技術是制造前沿材料的必要條件。

可以看出,動態(tài)人工智能世界高度依賴于復合半導體材料。當前的技術已經(jīng)實現(xiàn)了目前人工智能所需的基本功能,而下一代技術的進步將推動未來幾代人工智能的發(fā)展。


提升計算能力以匹配量子計算速度盡管動態(tài)人工智能還有其他的一些關鍵組件,但我們不能忘記這些組件的發(fā)展將與計算過程的進一步發(fā)展同時進行。如上所述,動態(tài)人工智能的處理速度和計算需求正在推動新型計算機——量子計算機的進步。盡管量子計算機仍處于起步階段,還面臨著許多挑戰(zhàn),但它具有巨大的發(fā)展?jié)摿Γ赡苁浅浞职l(fā)揮動態(tài)人工智能世界潛力的唯一途徑。對于許多人來說,量子計算機讓人聯(lián)想到科幻小說的場景,這是有充分理由的。此外,量子計算機將需要一套全新的材料(如超導體、氧化物、二維材料等)。

雖然這與復合半導體材料不同,但該領域的創(chuàng)新仍然是一個材料科學/工程問題。預計外延等技術實現(xiàn)的精細控制將推動量子計算機發(fā)展至滿足動態(tài)人工智能需求的成熟階段。


使用復合半導體處理功耗問題到目前為止,我們忽略了一個眾所周知的問題。隨著動態(tài)人工智能的發(fā)展,它開始監(jiān)測我們的整個世界,傳輸大量數(shù)據(jù),并進行計算處理信息,通常還伴需要高分辨率的輸出顯示,而系統(tǒng)中所有組件的能耗都將增加。因此,我們遇到了一個有些諷刺的障礙。為了創(chuàng)造一個由動態(tài)人工智能驅(qū)動的世界,我們卻在加劇全球的環(huán)境危機。然而,還是有希望的。除了卓越的光學和電學特性外,復合半導體還具有另一個關鍵屬性,可以說是它們最重要的特性,那就是極高的效率。一個來自照明行業(yè)的現(xiàn)實例子生動地說明了這一點。大多數(shù)人都熟悉LED燈泡/燈具,它們已經(jīng)在很大程度上取代了燈絲燈泡。LED燈泡就是用復合半導體氮化鎵(GaN)制成的。將LED燈泡與燈絲燈泡進行比較,LED燈泡在產(chǎn)生相同光輸出的情況下,僅消耗約10%的電能。這種顯著差異歸功于氮化鎵將輸入電能轉(zhuǎn)化為輸出光能的效率。同樣的情況也發(fā)生在基于氮化鎵的高效電源(用于移動設備)上。輸入的能量中有更少的部分會以熱能的形式被浪費掉,從而構建了一個更加高效的系統(tǒng)。

隨著人工智能的發(fā)展,氮化鎵將在電源組件中占據(jù)重要地位,以避免能耗隨著動態(tài)人工智能的進步而增加。


構建未來的動態(tài)人工智能世界人工智能的近期發(fā)展已經(jīng)引起了全世界的關注,而它仍處于起步階段,許多令人興奮的發(fā)展即將來臨。AI將引領我們從“智能”世界邁向“智慧”世界。隨著這一轉(zhuǎn)變,除了AI計算(當前的重點)之外的其他能力也將變得日益重要。

這一向智慧世界的邁進意味著,以復合半導體和新型材料外延技術為支撐的半導體材料將脫穎而出,成為未來動態(tài)人工智能世界的關鍵推動者。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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