Chip “neuromorphic” đầu tiên trên thế giới có tên Spiking Neural Processor T1 sẽ có mặt trên thị trường vào năm tới và sẽ kéo dài tuổi thọ pin của các thiết bị thông minh.
Chip AI siêu nhỏ này mô phỏng kiến trúc não người và được thiết kế để cung cấp khả năng trí tuệ nhân tạo trên các thiết bị thông minh có giới hạn về năng lượng.
Các thiết bị “thông minh” như bóng đèn, chuông cửa hay báo khói kết nối Wi-Fi thường được tích hợp cảm biến để phát hiện và gửi dữ liệu lên đám mây để xử lý.
Tuy nhiên, quá trình này tiêu tốn rất nhiều năng lượng, theo ông Sumeet Kumar, CEO của công ty Innatera Nanosystems, trong một buổi phỏng vấn với Live Science tại triển lãm CES 2025. Ngoài ra, bất kỳ tác vụ xử lý AI nào trên các thiết bị này cũng yêu cầu kết nối internet.
Chip Spiking Neural Processor T1 được kỳ vọng sẽ giảm mạnh mức tiêu thụ năng lượng của các thiết bị thông minh trong tương lai.
Chip này hoạt động bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến theo thời gian thực để nhận diện các mẫu và có khả năng làm sạch dữ liệu thu được từ cảm biến — mà không cần kết nối internet.
Mô phỏng bộ não con người
Thiết bị này là một bộ xử lý neuromorphic, tức là kiến trúc của nó được sắp xếp để mô phỏng các cơ chế nhận diện mẫu của bộ não.
Để so sánh, khi bạn cảm nhận một điều gì đó — như mùi hương hoặc âm thanh — các tập hợp tế bào thần kinh khác nhau sẽ kích hoạt để nhận diện chúng.
Tương tự, trong chip này, các nhóm neuron nhân tạo sẽ ghi nhận các tín hiệu. Nguyên tắc cơ bản của nó là mạng neuron xung (spiking neural network – SNN), trong đó mạng neuron là một tập hợp các thuật toán học máy, và các tín hiệu mà nó tạo ra tương tự như tín hiệu của tế bào não.
Các thuật toán SNN thường có kích thước tệp nhỏ hơn khoảng 100 lần so với các mạng neuron sâu (deep neural network – DNN) thông thường được sử dụng trong các mô hình ngôn ngữ lớn.
Các lớp xử lý cơ bản
Chip T1 có ba lớp xử lý cơ bản. Lớp đầu tiên là cơ chế tính toán dựa trên SNN, với mức tiêu hao năng lượng dưới 1 milliwatt và độ trễ thường dưới 1 millisecond cho hầu hết các ứng dụng, ông Kumar cho biết.
Lớp thứ hai bao gồm các mạng neuron sâu thông thường, trong khi lớp thứ ba là một bộ xử lý tiêu chuẩn điều khiển toàn bộ hệ thống.
Ông Kumar cho biết, T1 hoặc các chip tương tự có thể tăng tuổi thọ pin lên đến sáu lần trong một số thiết bị thông minh và kịch bản sử dụng.
Ví dụ, một nguyên mẫu chuông cửa thông minh sử dụng bộ xử lý T1, có thể phát hiện sự hiện diện của con người bằng công nghệ radar, hoạt động được từ 18 đến 20 giờ, so với chỉ một hoặc hai giờ ở sản phẩm thông thường dựa trên Wi-Fi, vốn phải gửi dữ liệu hình ảnh và video lên máy chủ.
Các ứng dụng tiềm năng bao gồm chiếu sáng thông minh, máy dò đếm người, hệ thống mở cửa, và thậm chí cả tai nghe — nơi chip T1 có thể phân biệt các âm thanh khác nhau để khử tiếng ồn.
Khi được sử dụng cho các ứng dụng âm thanh, công ty tuyên bố chip có thể giảm tiêu thụ năng lượng từ 80 đến 100 lần và giảm độ trễ tới 70 lần.
Kế hoạch sản xuất đại trà
Chip này đang được chuẩn bị cho sản xuất hàng loạt trong năm nay, với các mẫu sẽ được gửi đến các nhà sản xuất thiết bị. Ông Kumar dự đoán, các sản phẩm đầu tiên tích hợp chip neuromorphic T1 sẽ xuất hiện trên thị trường vào năm 2026.