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位于中國北京的清華大學類腦計算研究的一組研究人員開發了一種神經形態芯片，與傳統的 NVIDIA 相比，該芯片可以將貓鼠式滾動機器人的功耗降低約一半專為人工智能應用而設計的芯片。在他們發表在《科學機器人》雜志上的論文中，該小組描述了他們用于構建芯片的設計概念以及它在測試時的工作情況。

隨著人工智能應用程序的成熟，它們變得更加復雜并且需要更多的電力來運行，這對于在該領域工作的自主機器人來說可能是一個問題。這些系統中的大多數都基于使用神經網絡。在這項新的努力中，研究人員認為，構建具有類似能力但基于神經形態計算技術的芯片將消耗更少的能量。他們構建了一個名為 TianjicX 的神經形態芯片，并將其放入一個名為 Tianjicat 的小型滾動機器人中。

該芯片具有時空彈性，允許自適應分配其資源以及調度多個任務（機器人能夠跟蹤并追逐鼠標，同時處理和響應有關信息障礙）。它還有一個模塊，可以彌補給定要求和機器人物理架構之間的差距。

然后，Tianjicat 被編程為跟蹤目標并使用來自車載傳感器的數據避免撞到障礙物。在這種情況下，目標是一個滾動的遙控玩具，頂部固定有一只卡通鼠標。研究人員將其稱為貓捉老鼠的挑戰。

研究人員發現機械貓非常有能力在避開障礙物的同時追逐老鼠。它也能抓住老鼠。Tianjicat 的功耗比相同的基于 NVIDIA 芯片的機器人低 50% 以上。他們還發現，他們基于神經形態芯片的機器人的延遲顯著降低——比基于 NVIDIA 的系統少 79 倍，從而使機器人能夠更快地做出決策。