Soi kèo góc Betis vs Real Madrid, 0h30 ngày 2/3

Ông Steve Mahan, bị mù đã trở thành người đầu tiên "lái" xe tự động hoàn toàn, cấp độ 5

Theo John Krafcik, người đứng đầu Dự án xe hơi tự hành Google và được chọn đảm nhiệm vị trí giám đốc điều hành của Waymo, sứ mệnh của công ty mới này là "khiến con người và đồ vật di chuyển đây đó an toàn cũng như dễ dàng".

Google đã phát triển công nghệ xe hơi tự hành kể từ năm 2009 và giới thiệu một nguyên mẫu ôtô không người lái của hãng vào năm 2014. Chiếc xe này không có bánh lái, chân ga hay chân phanh. Nguyên mẫu xe tự hành đầu tiên này hoạt động dựa vào các cảm biến và một hệ thống phần mềm điều khiển an toàn.

Là một lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn trong ngành công nghiệp ôtô, xe tự hành cho thấy khả năng giảm đáng kể hoặc loại bỏ hàng chục ngàn trường hợp người tử vong vì tai nạn giao thông xảy ra trên các đường phố Mỹ mỗi năm. Công nghệ này cũng có thể làm giảm tình trạng tắc đường, lãng phí nhiên liệu vào thời gian trong các thành phố Mỹ. Ngoài các hãng sản xuất xe hơi, các nhà cung cấp linh kiện thiết bị, các công ty khởi nghiệp và các ông lớn công nghệ đều đang theo đuổi công nghệ ôtô không người lái.

Trong tuyên bố về sự ra đời của công ty Waymo, CEO Krafcik tiết lộ thêm rằng, dự án đã đặt một cột mốc quan trọng hồi năm ngoái khi ông Steve Mahan, bị mù trở thành người đầu tiên "lái" một chiếc xe tự hành hoàn toàn. Chiếc xe này được định rõ là ôtô tự lái cấp độ 5, đồng nghĩa với việc nó không có bộ phận kiểm soát dành cho tài xê ví dụ như bánh lái hay chân ga, chân phanh. Hầu hết các xe tự hành đang được thử nghiệm hiện nay, kể cả nhiều mẫu của Google, mới đạt cấp độ 4, tức là chúng vẫn còn các bộ phận điều khiển dành cho người lái.

Theo Google, chuyến đi thử nghiệm của ông Mahan diễn ra ở Austin, bang Texas, Mỹ và hoàn toàn do xe tự lái.

Ông Krafcik nói, các nền tảng xe tự hành của Waymo vẫn đang trong quá trình phát triển và chưa sẵn sàng cho việc cấp phép hay bán cho các công ty khác. Tuy nhiên, báo The Information dẫn các nguồn tin giấu tên cho hay, công ty mẹ của Google dự định tập trung hơn vào việc hợp tác với các hãng sản xuất xe hơi khác để tạo ra một chiếc ôtô không người lái với các đặc điểm khoang lái giống ở xe hơi thông thường. Sự thay đổi hướng tập trung có thể giúp công ty triển khai một dịch vụ đi chung xe với các ôtô tự động vào cuối năm 2017.

Tuấn Anh(Theo CNET)

Trong tháng này, các nhà khoa học thuộc Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Livermore (LLNL) sẽ nhận được một siêu máy tính với nền tảng  lấy cảm hứng từ não bộ con người trị giá 1 triệu đô la Mỹ do IBM phát triển.  

Siêu máy tính mô phỏng não người dựa trên nền tảng 16 chip TrueNorth được sản xuất bởi IBM. Ảnh minh họa: IBM

Siêu máy tính đặc biệt này lần đầu tiên được vận hành dựa trên một chip máy tính neurosynaptic được gọi là "TrueNorth", với sự tích hợp của 16 bộ vi xử lý mô phỏng các công trình bộ não của con người, có thể xử lý tương đương 16 triệu tế bào thần kinh và 4 tỷ khớp thần kinh trong khi chỉ tiêu thụ 2,5 watt điện.

Theo IBM, hệ thống TrueNorth là một sự khởi đầu cơ bản từ cách các máy tính đã được thiết kế trong hơn 70 năm qua, sử dụng tế bào thần kinh kỹ thuật số và các khớp thần kinh xử lý thông tin một cách tương tự như não bộ - đặc biệt là bán cầu não phải của vỏ não con người.

Đây không phải là lần đầu tiên các nhà khoa học cố gắng tạo ra một con chip như thế này, nhưng theo IBM, TrueNorth là một phiên bản cao cấp. Nó không chỉ khắc phục nút thắt quan trọng trong kiến trúc von-Neumann thông thường, mà còn đòi hỏi những tư duy mới để khai thác phần cứng.

IBM cho biết, công nghệ TrueNorth có khả năng tạo ra các máy tính hoạt động ở tốc độ exascale (tốc độ tính toán đo bằng exaflop - tỷ tỷ phép tính mỗi giây – 10 mũ 18), nhanh hơn so với các máy tính petaflop hiện tại đến 50 lần, nhưng nhỏ hơn nhiều và tiêu tốn ít điện năng hơn.

Được phát triển bởi Cơ quan các dự án phòng thủ tiên tiến trực thuộc Lầu Năm Góc, Mỹ - DARPA - như mà một phần của dự án SyNAPSE (Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) với sự giúp đỡ của Đại học Cornell, siêu máy tính đang được chuyển giao cho LLNL được cấu tạo từ 16 chip TrueNorth - mỗi chip chứa 5,4 tỷ transistor dệt thành một mạng lưới 4.096 lõi neurosynaptic, có thể tạo ra 1 triệu tế bào thần kinh kỹ thuật số kết nối bởi 256 triệu khớp thần kinh.

Theo IBM, mặc dù thực hiện rất nhiều hoạt động nhưng giống như não người, mỗi bộ vi xử lý TrueNorth chỉ đòi hỏi khoảng 70 miliwwatt điện năng ở mức 0,8 volt.

16 con chip vận hành cùng lúc tương đương với 16 triệu tế bào thần kinh và bốn tỷ khớp thần kinh cùng hoạt động nhưng lượng điện năng tiêu thụ ít hơn  điện năng dùng cho một máy tính bảng.

Một phần lý do để thực hiện dự án này là bằng cách bắt chước bộ não người, bộ vi xử lý neuromorphic TrueNorth khắc phục một số hạn chế của kiến trúc truyền von-Neumann. Ví dụ, chương trình hướng dẫn và dữ liệu hoạt động có thể vượt tuyến cùng một lúc, điều này là không thể đối với các bộ vi xử lý thông thường. Ngoài ra, chip TrueNorth không cần phải hoạt động liên tục mà chỉ bật lên khi cần thiết, điều đó sẽ tiết kiệm điện năng đáng kể.

Một lợi thế khác, theo IBM, đó là trong khi các máy tính tiêu chuẩn tập trung vào ngôn ngữ và tư duy phân tích như não trái, thì TrueNorth tương tự như não phải với ưu thế tích hợp khả năng nhận dạng sắc thái và xử lý cảm giác, cũng như khả năng để giải quyết các nhiệm vụ nhận thức phức tạp.

Hệ thống TrueNorth của LLNL sẽ là một phần của Chương trình Tính Toán và Mô Phỏng Tiên Tiến (ASC) thuộc Cơ quan Quản lý An ninh Hạt nhân Quốc gia (thuộc Bộ Năng lượng Hoa Kỳ). Tại đây, nó sẽ được sử dụng để nghiên cứu các ứng dụng máy tính học tập, các thuật toán học sâu, kiến trúc và các ngành luận chứng máy tính nói chung.

Mục tiêu cuối cùng là tìm cách cải thiện an ninh mạng - đặc biệt là vấn đề liên quan đến việc bảo vệ vũ khí hạt nhân và đảm bảo độ tin cậy của chúng mà không cần cho nổ thử nghiệm dưới lòng đất.

"Điện toán Neuromorphic mở ra những khả năng mới rất thú vị và phù hợp với những gì chúng ta trông đợi ở tương lai của máy tính mô phỏng và hiệu suất cao tại trung tâm của các cơ quan an ninh quốc gia", Jim Brase, Phó Giám đốc bộ phận dữ liệu khoa học của LLNL nói. - "Tiềm năng của điện toán neuromorphic và máy móc thông minh sẽ thay đổi cách chúng ta làm khoa học".