Mineng Technology, китайска невроморфна изчислителна компания, завърши кръг за финансиране от серия А за десетки милиони юани за своя собствено разработен чип за невронна мрежа, проектиран специално за изводи за изкуствен интелект на медицински устройства. Компанията се позиционира като мозъка нагоре по веригата за медицинско оборудване, предоставяйки компютърни решения, вдъхновени от мозъка, които консумират приблизително 1000 пъти по-малко енергия от традиционните системи, базирани на GPU, като същевременно поддържат възможност за изводи в реално време за приложения за медицински изображения, диагностика и обработка на биосигнали. Кръгът на финансиране подчертава нарастващия интерес на инвеститорите към невроморфните изчисления като алтернатива на конвенционалното ускорение с изкуствен интелект за крайни приложения с ограничена мощност и чувствителни към латентност.
За разлика от конвенционалните ускорители за дълбоко обучение, които обработват информация чрез непрекъснати операции с плаваща запетая, SNN чиповете имитират биологични невронни системи, като предават информация чрез отделни пикове или събития. Това изчисление, управлявано от събития, означава, че чипът консумира енергия само когато се появят пикове, което позволява драматични подобрения на енергийната ефективност за приложения, които изискват непрекъснато наблюдение, но оскъдна обработка на събития, като ЕКГ анализ, ЕЕГ мониторинг и предварителен скрининг на медицински изображения. Архитектурната разлика позволява на чипа Mineng да извършва изводи с изкуствен интелект при част от енергийния бюджет на GPU или NPU решения с еквивалентни възможности, което го прави подходящ за захранвани с батерии преносими медицински устройства и имплантируеми системи за наблюдение.
Фокусът върху медицинските устройства отразява стратегически избор за насочване към пазар с висока стойност, където енергийната ефективност, надеждността и специалното AI ускорение на ръба са критични изисквания. Модалностите за медицински изображения все повече включват AI за подобрение в реално време, откриване на аномалии и диагностична помощ, но традиционните решения, базирани на GPU, генерират прекомерна консумация на топлина и енергия за интегриране в мобилни устройства или устройства на място. Чипът Mineng SNN се справя с тази празнина, като предоставя достатъчна способност за AI изводи в рамките на топлинните и енергийните ограничения на преносимия медицински хардуер, позволявайки подобрена с AI диагностика в линейки, полеви болници и отдалечени клиники.
Mineng Technology следва нарастваща международна тенденция в невроморфните изчисления, следвайки Intel Loihi, IBM TrueNorth и академични проекти като Tianjic и Darwin. Китайската невроморфна екосистема наблюдава повишена активност, тъй като както правителствените, така и частните инвестиции са насочени към вдъхновени от мозъка компютри като потенциално допълнение или алтернатива на конвенционалните ускорители за дълбоко обучение, особено за крайни и IoT приложения. Предимствата на SNN във времевата обработка на данни ги правят естествено подходящи за анализ на медицински биосигнали, където моделите на времевите серии носят диагностично значение, което ги отличава от конвенционалните AI ускорители, оптимизирани за обработка на статични изображения и текст.