Mineng Technology kompaniyasi, neyromorf hisoblashlar sohasidagi xitoy startapi, o'zining o'nlab million yuanlik A seriyasi moliyalashtirish turini yakunladi. Bu mablag'lar tibbiy qurilmalarda sun'iy intellektni inferens qilish uchun mo'ljallangan spayk neyron tarmoqlari (SNN) asosidagi o'zining chipini rivojlantirishga yo'naltirilgan.
Kompaniya o'zini tibbiy jihozlarning asosiy hisoblash markazi sifatida joylashtiradi va miya faoliyatiga asoslangan yechimlarni taklif qiladi. Ushbu yechimlar an'anaviy grafik protsessorlar (GPU) asosidagi tizimlarga qaraganda taxminan ming barobar kamroq energiya iste'mol qiladi, shu bilan birga tibbiy tasvirlarni tahlil qilish, diagnostika va biologik signallarni qayta ishlash uchun real vaqt rejimida diagnostika qilish qobiliyatini saqlab qoladi.
Chuqur o'rganish standart akseleratorlaridan farqli o'laroq, ular uzluksiz virgulli sonli operatsiyalardan foydalanadi, SNN chiplari esa ma'lumotni diskret impuls yoki hodisalar orqali uzatib, biologik neyron tizimlarini taqlid qiladi. Hodisaga asoslangan bu yondashuv chip faqat impulslar yuz berganda energiya sarflaydi. Bu doimiy monitoring talab qilinadigan, ammo hodisalarni sekin qayta ishlovchi ilovalar uchun sezilarli darajada yuqori energiya samaradorligini ta'minlaydi, masalan, EKG tahlili, EEG monitoringi va tibbiy tasvirlarni dastlabki skanerlash.
Mineng chipining arxitektura xususiyatlari unga GPU yoki NPUdagi shunga o'xshash yechimlarga qaraganda sezilarli darajada kamroq energiya sarflab AI inferensini amalga oshirish imkonini beradi, bu uni batareyalarga quvvatlanadigan portativ tibbiy qurilmalar va implantatsiya qilingan monitoring tizimlari uchun mos qiladi. Tibbiy jihozlarga e'tibor qaratish strategik tanlovdir, chunki bu bozor yuqori energiya samaradorligi, ishonchlilik va chekka joyda AI ni ixtisoslashtirilgan tezlashtirishni talab qiladi.
Zamonaviy tibbiy vizualizatsiya usullari tobora ko'proq diagnostika, anomaliyalar va tasvirni real vaqt rejimida yaxshilashda yordam berish uchun AI ni integratsiya qilmoqda. Biroq, an'anaviy GPU asosidagi yechimlar ortiqcha issiqlik hosil qilish va energiya sarfini keltirib chiqaradi, bu ularni mobil yoki joyida yordam berish qurilmalariga integratsiya qilishni qiyinlashtiradi. Minengning SNN chipi bu muammoni hal qiladi, portativ tibbiy jihozlarning termal va energiya cheklovlari doirasida AI inferensi uchun zarur quvvatni ta'minlaydi, bu esa tez yordam, maydon kasalxonalar va uzoq klinikalar sharoitida AI yordamida diagnostikani qo'llash imkonini beradi.
Mineng Technology neyromorf hisoblashlar sohasidagi global tendensiyaga amal qiladi, Intel Loihi, IBM TrueNorth kabi loyihalar hamda Tianjic va Darwin kabi akademik tadqiqotlar bilan birga. Xitoy neyromorf hisoblashlar ekotizimi o'sib borayotgan faollikni namoyish etmoqda, chunki hukumat va xususiy investorlar neyromorf hisoblashlarda an'anaviy chuqur o'rganish akseleratorlariga muqobil yoki qo'shimcha potensialni ko'rmoqdalar, ayniqsa IoT va chekka hisoblash vazifalari uchun. SNN ning vaqt ma'lumotlarini qayta ishlashdagi afzalliklari ularni tibbiy biologik signallarni tahlil qilish uchun tabiiy tanlov qiladi, chunki vaqt ketma-ketligidagi naqshlar diagnostik ahamiyatga ega, bu ularni statik tasvir va matnga optimallashtirilgan oddiy AI akseleratorlaridan ajratib turadi.
NueroDance kompaniyasi Pekinda o'tkazilgan tadbirda o'zining kross-modal ma'lumotlar platformasi NeuroAI hamda ND1000 va ND8 seriyali qurilmalarini taqdim etdi. Kompaniya o'zini shunchaki miya-kompyuter interfeyslari uskunalari ishlab chiqaruvchisi sifatida emas, balki NeuroAI uchun ma'lumotlar infratuzilmasi yetkazib beruvchisi sifatida pozitsion qiladi.
NueroDance neyron ma'lumotlari matn, tasvirlar, nutq, video va koddan keyingi keyingi muhim modal ma'lumot turi bo'lishiga ishonadi. Maqsad AI ning niyatlar, charchoq, jalb qilinish, hamkorlik va konsensus kabi inson holatlarini tushunishini yaxshilashdir. Kompaniya mavjud AI o'quv ma'lumotlari faqat inson ifodasining natijalarini qayd etishini, ammo bu ifodadan oldin va uni kuzatuvchi neyrofiziologik holatni aks ettirmasligini ta'kidlaydi.
Kompaniyaning mahsulotlari arxitekturasi uch bosqichli sxema asosida qurilgan. Birinchi daraja ND1000 tizimi bilan ifodalanadi, u EEG, EOG, EMG, EKG, EDA va nafas olish kabi 14 turdagi fiziologik signallarni qo'llab-quvvatlaydi. Bu tizim millisekund darajasida sinxron ma'lumotlarni simsiz yig'ishni ta'minlaydi va tadqiqot, tibbiyot va jiddiy sanoat ssenariylari uchun foydalanish maqsadida tibbiy buyumning milliy ro'yxatlash sertifikatini olgan.
Ikkinchi daraja real sharoitlarda mavjudligini ta'minlash uchun mo'ljallangan va ND8 seriyali portativ qurilmalarni o'z ichiga oladi: 8 kanalli ND8 modeli va 21 gramm og'irlikdagi ND8 Ultra. Oxirgi model ovozni yozish, real vaqtda transkripsiya qilish, posturani aniqlash va mahalliy saqlash funksiyalari bilan jihozlangan bo'lib, bu o'quv sinflarida, reabilitatsiya markazlarida, sport maydonlarida, korporativ o'qitishda va kundalik hayotda EEG yig'ish imkonini beradi.
Uchinchi daraja - bu NeuroAI platformasi bo'lib, u ko'p foydalanuvchili, ko'p joyli, ko'p qurilma va multimodal ma'lumotlarni bitta vaqtinchalik chiziqlar va haqiqiy ssenariylar doirasida jamlaydi. Ushbu platforma alohida tajribalar uchun ham, modellar ssenariylarini o'qitish uchun zarur bo'lgan ma'lumotlarni uzluksiz to'plash uchun ham xizmat qiladi. Ming kishilik guruh qurilmalarni tez o'rnatish, haqiqiy signallarni olish, turli joylarda sinxronlashtirish, real vaqtda vizuallashtirish va anonimlashtirilgan ma'lumotlarni birgalikda yaratish imkoniyatlarini namoyish etdi.
Tijoratlashtirish tadqiqotlardan tashqariga chiqib, ta'lim, reabilitatsiya, sport, korporativ o'qitish va neyroestetika sohalarini qamrab oladi. Umumiy nuqta shundaki, xulq-atvor natijalari ko'rinadigan, ammo holat jarayonlari yashirin qoladi. NueroDance strategiyasi uskunani kirish nuqtasi, ssenariylarni kanal, ma'lumotlarni aktiv va platformani yakuniy maqsad sifatida ishlatishdan iborat.
Kompaniya asosiy texnologiyaning iteratsiyalarini qo'llab-quvvatlash, mahsulot tizimlarini modernizatsiya qilish, bozor kanallarini kengaytirish va jamoa tuzish uchun aksiyador moliyalashtirishning yangi turiga tayyorlanayotgani ma'lum bo'ldi. Asosiy xatarlar orasida real sharoitlarda signallarning barqarorligi, turli qurilmalar o'rtasidagi moslik, uzoq vaqt davomida kiyish qulayligi, sanoat mijozlari tomonidan to'lashga tayyorlik, ma'lumot standartlari, talablarga muvofiqlik mexanizmlari va platforma ekotizimini qurish ajratib ko'rsatiladi. Ta'lim, tibbiyot va korporativ ssenariylarga neyron va EEG ma'lumotlarini joriy etish uchun ma'lumotli ishtirok, ma'lumotlarni anonimlashtirish va foydalanish normalariga rioya qilish sanoatlashuv asoslari sifatida zarur. Kompaniya o'zining 'avval uskunalar, keyin platforma' strategiyasi boshqa infratuzilma kompaniyalarining modeliga mos kelishini hisoblaydi, ular avval tor ixtisoslashgan vositalar sifatida boshlagan, keyin esa ajralmas platformalarga aylangan.
