【記者羅蔚舟／竹科報導】
英特爾推動神經型態技術突破性進展！英特爾採用Intel 4製程試產推出第2代神經型態（neuromorphic）研究晶片-「Loihi 2」，將神經元件推升至1百萬個，同時並推出新款用於開發神經啟發應用程式的開放原始碼軟體框架Lava，加速開發者創新與邁向商業化之路。目前為止，英特爾及其合作夥伴所展示的神經型態技術應用，包含機器人手臂、神經型態皮膚和嗅覺感知。
「Loihi 2和Lava凝聚數年來使用Loihi合作研究中的許多見解。我們的第二代晶片顯著地提升神經型態處理的速度、可程式化性以及容量，擴大在功耗和延遲均受限的智慧運算應用當中的使用範圍。我們正在將Lava開源，藉此滿足該領域對於軟體融合、基準測試和跨平台協作等需求，並加速我們商業化可行性之進展。」英特爾神經型態運算實驗室總監Mike Davies表示。
神經型態運算汲取神經科學的見解，打造功能更像生物大腦的晶片，期望在廣泛的邊緣應用：從視覺、語音和手勢辨識，再到搜尋檢索、機器人學和受限最適化（constrained optimization）的問題上，於能源效率、運算速度和學習效率方面，提供數個量級的改善。
洛色拉莫士國家實驗室助理研究員Gerd J. Kunde博士表示：「洛色拉莫士國家實驗室的研究人員一直在使用Loihi神經型態平台，研究量子和神經型態運算之間的權衡得失，以及在晶片上實作學習過程。這項研究顯示為解決困難的最佳化問題，脈衝式類神經網路（spiking neural network）和量子退火（quantum annealing）方法之間，一些令人為之振奮的等價關係。我們還證明了訓練類神經網路的基本組件，原本認為不可能在神經型態架構實作的反向傳播演算法，可以在Loihi上有效率地實現。我們團隊很高興能夠使用第2代Loihi 2晶片繼續這項研究。」
英特爾推出新款Loihi 2、Lava軟體框架的關鍵性突破：Loihi 2和Lava為研究人員開發和特徵化（characterize）新的神經啟發應用程式提供工具，用於即時處理、解決問題、適應和學習。亮點包括：更快速更通用的最佳化、持續和關聯學習的新方法、由深度學習訓練的新穎類神經網路，以及與現實世界的機器人系統、傳統處理器和新穎感測器的無縫整合。
英特爾神經型態研究社群：今年加入包含Ford、喬治亞理工學院、西南研究院（SwRI）和Teledyne-FLIR等數位新成員，英特爾神經型態研究社群（INRC）已成長至將近150位成員。新合作夥伴加入一個由學術界、政府和產業夥伴所組成的強大社群，與英特爾合作驅動真實世界神經型態運算的商業用途發展。
埃森哲實驗室研究科學家主任暨常務董事Edy Liongosari表示：「新的Loihi 2晶片和Lava API所帶來的進步，是神經型態運算向前跨出的重要一步。下一代神經型態架構對於埃森哲實驗室在智慧邊緣運算，受大腦啟發的電腦視覺演算法研究十分重要，能夠替未來擴展實境耳機或智慧行動機器人提供動力。新晶片提供的功能將使得超維（hyper-dimensional）運算更有效率，並開啟更先進的晶載學習（on-chip learning），Lava API則提供開發者1個更簡單、更精簡的介面，來建立神經型態系統。」
英特爾目前藉由神經型態研究雲端，為INRC成員提供2款以Loihi 2為基礎的神經型態系統：Oheo Gulch，1款用於先期評估的單晶片系統，以及Kapoho Point，1款即將推出的8晶片系統。Lava軟體框架可從GitHub免費下載。Loihi 2和Lava的簡報和教學，將在10月舉行的Intel Innovation活動中推出。