显示手势识别技术的智能芯片可用于自动驾驶汽车等

(照片来源:BrainChip)

据国外媒体报道，在本月将于加拿大温哥华举行的神经信息处理系统会议(神经科，2019)上，BrainChip将与印度塔塔咨询服务公司合作，在秋田神经形态测量技术平台上使用动态视觉传感器(DVS)脉冲输入显示手势识别技术。

秋田片上神经形态系统(SoC)技术将用于识别和分类参加演示的人的手势。动态视觉传感器的摄像头检测手势和手部位置，并使用秋田平台进行无监督实时学习和分类。布雷恩芯片(BrainChip)表示，与传统神经网络(DNN)相比，脉冲神经网络(SNN)和秋田神经形态芯片功耗更低，所需数据更少。

秋田(Akida)是一种许可的知识产权技术，可以集成到专用集成电路设备中，用作部署在监控设备、高级驾驶辅助系统(ADAS)、自主车辆(AV)、视觉引导机器人、无人驾驶飞行器、增强现实和虚拟现实(AR/VR)、声学分析和工业物联网应用中的SoC。秋田在边缘处理神经和访问内存，节省系统主机中央处理器所需的计算资源，优化训练、学习和推理功能。

BrainChip首席运营官罗杰·莱文森(Roger Levinson)表示:“乍一看，识别简单手势看起来非常简单，但事实上，在当今人们与机器人互动的环境中，这是一项革命性的技术进步。我们很高兴能够在神经外科手术中展示这一革命性技术，我们也很高兴展示一个基于秋田的平台如何获取图像并训练系统来识别他们所学和所见，并且比其他解决方案更加高效和准确。”

今年11月，BrainChip的动态神经网络在美国获得专利，这是其人工智能处理芯片Akida的一个重要特征。