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这个庞大系统可以统一控制整个集群,并能够精确到个体。即便是失去了其中的一些个体,也不会让整个集群崩溃,指挥减弱它的系统运算性能罢了。
理论上来说,这种去中心化的集群阵列控制技术应该是没有数量限制的,现实中我们也实现了数万架无人机共同飞行的极限实验,并取得了非常理想的实验成果。
可是在这种智能微型机器人以及其所组成的集群阵列组合形态上面,却遇到了非常棘手的问题。
首先自然是数量少,尽管我们已经实验了数万架无人机集群阵列组合飞行的实验,但是运用到这上面就出现了问题。
而且我们要控制的智能微型机器人远比这数万架要多得多,如此多的智能微型机器人,要将他们按照我们自己的意图有序的组合排列在一起,这上面的难度要远比控制数万架无人机飞行难得多。
简单来说,这些智能微型机器人单是排列组合形态理论上来说就有无数种,那么我们如何来实现这个智能微型机器人的组合形态无极变化呢,这也就需要用到人工智能算法。
而单个的智能微型机器人非常的小,里面能够容纳的硬件非常的有限,搭载智能控制系统后,算力非常的有限。即便是将它们都排列组合在一起,它的算力也不可能高到哪去。
举个例子,一万台智能微型机器人所组成的集群阵列系统所拥有的算力,却比不上一台32核计算机的算力。
如此有限的算力,要处理如此庞大的数据运算,这非常的困难,也非常的吃力。如果算力不够,运算处理不及时,就会出现控制卡顿的现象,可能我们这边下达指令,要到几秒,甚至十几秒,几分钟后,那边智能微型机器人才会有所反应,这样就失去它原有的价值了。
因此,我们要提升单个智能微型机器人的算力,让它的数据信息处理能力提升数十倍甚至上百倍,这样才能达到我们的要求。
所以,我们需要从低层做起,比如硬件中的处理器芯片,我们也要有针对性的设计。原有的单颗芯片已经无法满足我们的需要了,可如果安排多颗处理器芯片呢又会占地方。所以我们使用了一种全新的芯片制程工艺,那就是将多颗芯片堆叠在一起,形成一种多层芯片结构,我们称之为魔方。
这种芯片的算力是原来不同芯片运算能力的数百上千倍。当然了,如此大的运算能力,自然也会存在一些弊端和问题。比如它的特殊结构在全负荷运算的时候,会产生大量的热量。这些热量会直接影响芯片的运行计算性能,甚至较大的热量甚至还会烧毁芯片。
所以在运算的时候需要给它散热降温。可在如此小的结构内,怎么给这样一枚芯片降温散热,这也是我们所要头疼的问题。
除此之外,海量的智能微型机器人排列组合在一起,如何对这些智能微型机器人的系统进行有序的连接,这也是我们需要研究的一个技术难题。
采用传统无人机的无线连接技术显然是不行的,它只能充当辅助本分使用,而且传输速度也比较慢,所以必须要有一种新的传输方式。
所以我们在智能微型机器人两段连接卡钳的位置设置了接口,在连接的时候数据接口也会同时连接,通过线路来进行数据交换传输,从而提升它的数据传输运算效率,提升整体性能。”
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