In een nieuwe aflevering van "Iemand zou Doom op de Hubble moeten installeren", komen we iets heel anders tegen. Afgelopen week vond de editie 2023 van de conferentie ISSCC plaats, en het bedrijf Syntiant maakte van de gelegenheid gebruik om te praten over zijn chip NDP200. Deze chip is speciaal ontworpen voor deep learning en videoverwerking, met een verbruik van slechts één milliwatt. En het beste? Syntiant trainde een van zijn chips om een snel potje VizDoom…
Het NDP200 is een "neurale beslissingsprocessor", gericht op video-analyse. Volgens de beschikbare informatie gebruikt de NDP200 slechts 166 microjoule om een frame te analyseren, wat overeenkomt met één milliwatt per seconde video bij 6 FPS. De chip beschikt ook over 640 kilobytes geheugen om parameters van neurale netwerken in te stellen... en Syntiant had geen beter idee dan zijn chip te trainen om Doom te spelen.
Doom, bestuurd door een chip van één milliwatt
Het filmpje (oorspronkelijk gepresenteerd op de tinyML Summit 2022) is gebaseerd op VizDoom, een speciale versie met graphics die lijken op die van FreeDoom, die erg populair is voor de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie. In informele termen maakt VizDoom het mogelijk om bots te creëren die spelen met behulp van visuele informatie uit het schermbuffer. Het level heet "Defend the Circle" en is relatief eenvoudig: het enige dat de speler hoeft te doen is om zijn eigen as draaien en schieten op alles wat in de buurt komt.
(Noot van de redactie: ga naar 10:34 in de tweede video voor meer informatie.)
In het begin maakte de NDP200 de fout om het magazijn leeg te schieten na het doden van zijn eerste monster, maar uiteindelijk 'leerde' hij dat de beste strategie is om preciezere schoten te lossen en munitie te sparen. Toch zien we in de video af en toe een dubbele schot, maar dat is niet slecht voor zo'n chip met zo'n laag vermogen. De rest is aan de markt: met een verbruik van één milliwatt en een half miljoen parameters zijn de mogelijkheden vrij breed.
Bron: IEEE Spectrum
