MIT透过类似乐高的模组化，设计出AI芯片
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麻省理工学院（MIT）的工程师正朝着模组化芯片的愿景迈出一步。如今他们采用了类似
乐高的设计，透过堆叠、重新配置设计出AI芯片。
这一模组化设计包括：可替换的传感和处理元件层，以及允许芯片层进行光学通讯的LED
。其他模组化芯片设计采用传统布线在层之间继电讯号。简单来说，MIT的设计是使用光
而不是实体线在芯片间传输讯息。因此，芯片可以重新配置，层之间可以交换或堆叠，例
如：添加新的传感器或更新的处理器等。
研究人员渴望将该设计应用于边缘运算装置，可透过自给自足的传感器和其他电子设备，
让其独立于任何中央或分布式资源（如：超级电脑或基于云端运算）工作。
MIT认为，随着我们进入基于传感器网络的物联网时代，对多功能边缘运算设备的需求将
急剧扩大。因此，其提出的硬件架构将在未来提供高度通用的边缘运算。
从硬件架构来看，MIT制造了一个芯片，其运算核心尺寸约为4平方公厘。该芯片堆叠了三
个影像识别“块”，每个“块”包括一个影像传感器、光通讯层和人工突触阵列。然后他
们将像素化影像照射到芯片上，并测量每个神经网络阵列响应产生的电流。
研究小组发现，该芯片可以正确识别清晰影像，但它无法区分模糊影像。透过快速更换晶
片的处理层之后，可以获得更好的“去噪”处理器，强化芯片能力，然后提升识别影像能
力。
例如：其可为手机的相机模组添加影像层，以便可以识别更复杂的影像，或者将这些影像
制作成可以嵌入穿戴式电子皮肤的医疗保健监视器，进而开发出一种智慧皮肤，用于监测
重要身体迹象的改变。
未来厂商可以透过制作一个通用的芯片平台，每一层都可单独销售。不同厂商可以制作不
同类型的神经网络，例如用于影像或语音辨识，让客户选择他们想要的东西，并添加到现
有的芯片中，达到获利的目的。
想像一个更可持续的未来，人们所拥有的手机、智慧手表和其他穿戴式装置不必为了更新
型号而被搁置或丢弃。相反，它们可以使用最新的传感器和处理器进行升级，这些以类似
乐高积木配置在内部芯片的传感器和处理器，可让厂商重新配置的芯片零组件，让设备保
持最新状态，减少电子装置浪费的情况。