أخبار

تتطلب تطبيقات معالجة البيانات في العالم الحقيقي أنظمة حوسبة مدمجة ومنخفضة الكمون ومنخفضة الطاقة. بفضل إمكانات الحوسبة المستندة إلى الأحداث، توفر البنى العصبية التكميلية الهجينة المكونة من أكسيد المعدن وأشباه الموصلات أساسًا مثاليًا للأجهزة لمثل هذه المهام. لإثبات الإمكانات الكاملة لهذه الأنظمة، نقترح ونعرض بشكل تجريبي حلاً شاملاً لمعالجة أجهزة الاستشعار لتطبيقات توطين الكائنات في العالم الحقيقي. مستوحاة من التشريح العصبي لبومة الحظيرة، قمنا بتطوير نظام توطين كائن مستوحى من النشاط الحيوي وموجه بالحدث، والذي يجمع بين محول الطاقة الميكانيكي الدقيق الكهروإجهادي الحديث وذاكرة مقاومة عصبية الشكل قائمة على الرسم البياني الحسابي. نعرض قياسات نظام ملفق يتضمن كاشف صدفة مقاوم قائم على الذاكرة، ودوائر خط التأخير، ومحول طاقة بالموجات فوق الصوتية قابل للتخصيص بالكامل. نحن نستخدم هذه النتائج التجريبية لمعايرة عمليات المحاكاة على مستوى النظام. يتم بعد ذلك استخدام عمليات المحاكاة هذه لتقييم الدقة الزاوية وكفاءة استخدام الطاقة لنموذج توطين الكائن. تظهر النتائج أن النهج الذي نتبعه يمكن أن يكون أكثر كفاءة في استخدام الطاقة بعدة مراتب من وحدات التحكم الدقيقة التي تؤدي نفس المهمة.
نحن ندخل عصر الحوسبة في كل مكان حيث يتزايد عدد الأجهزة والأنظمة المنتشرة بشكل كبير لمساعدتنا في حياتنا اليومية. من المتوقع أن تعمل هذه الأنظمة بشكل مستمر، وتستهلك أقل قدر ممكن من الطاقة أثناء تعلم تفسير البيانات التي تجمعها من أجهزة استشعار متعددة في الوقت الفعلي وإنتاج مخرجات ثنائية نتيجة لمهام التصنيف أو التعرف. ومن أهم الخطوات المطلوبة لتحقيق هذا الهدف هو استخلاص المعلومات المفيدة والمدمجة من البيانات الحسية الصاخبة وغير المكتملة في كثير من الأحيان. عادةً ما تقوم الأساليب الهندسية التقليدية بأخذ عينات من إشارات أجهزة الاستشعار بمعدل ثابت وعالي، مما يؤدي إلى توليد كميات كبيرة من البيانات حتى في حالة عدم وجود مدخلات مفيدة. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم هذه الطرق تقنيات معالجة الإشارات الرقمية المعقدة للمعالجة المسبقة لبيانات الإدخال (التي غالبًا ما تكون صاخبة). بدلاً من ذلك، تقدم البيولوجيا حلولاً بديلة لمعالجة البيانات الحسية الصاخبة باستخدام أساليب موفرة للطاقة وغير متزامنة وموجهة نحو الأحداث (الارتفاعات)2،3. تستوحي الحوسبة العصبية الشكل الإلهام من الأنظمة البيولوجية لتقليل التكاليف الحسابية من حيث متطلبات الطاقة والذاكرة مقارنة بأساليب معالجة الإشارات التقليدية. في الآونة الأخيرة، تم عرض الأنظمة المبتكرة المستندة إلى الدماغ للأغراض العامة والتي تنفذ الشبكات العصبية النبضية (TrueNorth7، BrainScaleS8، DYNAP-SE9، Loihi10، Spinnaker11). توفر هذه المعالجات حلولاً منخفضة الطاقة وزمن الوصول المنخفض للتعلم الآلي ونمذجة الدوائر القشرية. لاستغلال كفاءتها في استخدام الطاقة بشكل كامل، يجب أن تكون هذه المعالجات العصبية مرتبطة مباشرة بأجهزة الاستشعار التي تعتمد على الأحداث. ومع ذلك، لا يوجد اليوم سوى عدد قليل من الأجهزة التي تعمل باللمس والتي توفر البيانات المستندة إلى الأحداث بشكل مباشر. ومن الأمثلة البارزة على ذلك أجهزة الاستشعار البصرية الديناميكية (DVS) لتطبيقات الرؤية مثل التتبع واكتشاف الحركة 14،15،16،17 القوقعة المصنوعة من السيليكون، وأجهزة الاستشعار السمعية العصبية (NAS)19 لمعالجة الإشارات السمعية، وأجهزة الاستشعار الشمية، والعديد من الأمثلة على اللمس. . أجهزة استشعار الملمس.
في هذا البحث، نقدم نظام معالجة سمعية مطور حديثًا يعتمد على الأحداث ويتم تطبيقه على توطين الكائنات. هنا، ولأول مرة، نصف نظامًا شاملاً لتوطين الكائنات يتم الحصول عليه عن طريق توصيل محول طاقة بالموجات فوق الصوتية كهرضغطية متطور (pMUT) مع رسم بياني حسابي يعتمد على الذاكرة المقاومة العصبية (RRAM). تعد بنيات الحوسبة في الذاكرة التي تستخدم RRAM حلاً واعدًا لتقليل استهلاك الطاقة . إن عدم تقلبها المتأصل - الذي لا يتطلب استهلاكًا نشطًا للطاقة لتخزين المعلومات أو تحديثها - يتناسب تمامًا مع الطبيعة غير المتزامنة والمدفوعة بالأحداث للحوسبة العصبية، مما يؤدي إلى استهلاك الطاقة تقريبًا عندما يكون النظام خاملاً. محولات الطاقة بالموجات فوق الصوتية الدقيقة الكهروإجهادية (pMUTs) عبارة عن محولات طاقة بالموجات فوق الصوتية مصغرة وغير مكلفة تعتمد على السيليكون وقادرة على العمل كمرسلات ومستقبلات . لمعالجة الإشارات التي تتلقاها أجهزة الاستشعار المدمجة، استوحينا الإلهام من التشريح العصبي لبومة الحظيرة. تشتهر بومة الحظيرة Tyto alba بقدراتها الرائعة على الصيد الليلي بفضل نظام التعريب السمعي الفعال للغاية. لحساب موقع الفريسة، يقوم نظام تحديد موقع بومة الحظيرة بتشفير وقت الرحلة (ToF) عندما تصل الموجات الصوتية من الفريسة إلى كل من آذان البومة أو مستقبلات الصوت. نظرًا للمسافة بين الأذنين، فإن الفرق بين قياسي ToF (فارق التوقيت بين الأذنين، ITD) يجعل من الممكن حساب موضع السمت للهدف بشكل تحليلي. على الرغم من أن الأنظمة البيولوجية غير مناسبة لحل المعادلات الجبرية، إلا أنها تستطيع حل مشاكل التوطين بشكل فعال للغاية. يستخدم الجهاز العصبي لبومة الحظيرة مجموعة من كاشف الصدفة (CD)35 خلية عصبية (أي خلايا عصبية قادرة على اكتشاف الارتباطات الزمنية بين المسامير التي تنتشر للأسفل إلى نهايات مثيرة متقاربة)38،39 منظمة في رسوم بيانية حسابية لحل مشاكل تحديد المواقع.
أظهرت الأبحاث السابقة أن الأجهزة التكميلية لأشباه الموصلات من أكسيد المعدن (CMOS) والأجهزة العصبية القائمة على RRAM المستوحاة من الركام السفلي ("القشرة السمعية") لبومة الحظيرة هي طريقة فعالة لحساب الموضع باستخدام ITD13، 40، 41، 42، 43، 44، 45، 46. ومع ذلك، فإن إمكانات الأنظمة العصبية الكاملة التي تربط الإشارات السمعية بالرسوم البيانية الحسابية العصبية لم يتم إثباتها بعد. المشكلة الرئيسية هي التباين المتأصل في دوائر CMOS التناظرية، مما يؤثر على دقة اكتشاف التطابق. في الآونة الأخيرة، تم إثبات التطبيقات العددية البديلة لتقديرات ITD47. في هذا البحث، نقترح استخدام قدرة RRAM لتغيير قيمة التوصيل بطريقة غير متطايرة لمواجهة التباين في الدوائر التناظرية. قمنا بتنفيذ نظام تجريبي يتكون من غشاء إرسال pMUT واحد يعمل بتردد 111.9 كيلو هرتز، واثنين من أغشية استقبال pMUT (أجهزة استشعار) تحاكي آذان بومة الحظيرة، وواحد. لقد وصفنا بشكل تجريبي نظام الكشف pMUT والرسم البياني الحسابي ITD القائم على RRAM لاختبار نظام التعريب الخاص بنا وتقييم الدقة الزاويّة.
نحن نقارن طريقتنا مع تطبيق رقمي على متحكم يؤدي نفس مهمة التعريب باستخدام أساليب تشكيل الشعاع التقليدية أو الأساليب العصبية، بالإضافة إلى مصفوفة البوابة القابلة للبرمجة الميدانية (FPGA) لتقدير ITD المقترح في المرجع. 47. تسلط هذه المقارنة الضوء على كفاءة الطاقة التنافسية للنظام العصبي التناظري المقترح القائم على RRAM.
يمكن العثور على أحد الأمثلة الأكثر وضوحًا لنظام توطين الكائنات الدقيق والفعال في بومة الحظيرة35،37،48. عند الغسق والفجر، تعتمد بومة الحظيرة (Tyto Alba) بشكل أساسي على الاستماع السلبي، حيث تبحث بنشاط عن فريسة صغيرة مثل فئران الحقل أو الفئران. يستطيع هؤلاء الخبراء السمعيون تحديد موضع الإشارات السمعية الصادرة عن الفريسة بدقة مذهلة (حوالي 2 درجة)35، كما هو مبين في الشكل 1أ. تستنتج بومة الحظيرة موقع مصادر الصوت في مستوى السمت (الأفقي) من الفرق في زمن الرحلة (ITD) من مصدر الصوت إلى الأذنين. تم اقتراح الآلية الحسابية لـ ITD بواسطة Jeffress49,50 والتي تعتمد على الهندسة العصبية وتتطلب عنصرين رئيسيين: محور عصبي، والألياف العصبية للخلية العصبية تعمل كخط تأخير، ومجموعة من الخلايا العصبية كاشفة للصدفة منظمة في نظام حسابي. الرسم البياني كما هو مبين في الشكل 1B. يصل الصوت إلى الأذن بتأخير زمني يعتمد على السمت (ITD). ثم يتم تحويل الصوت إلى نمط ارتفاع في كل أذن. تعمل محاور الأذنين اليسرى واليمنى كخطوط تأخير وتتقارب على الخلايا العصبية المضغوطة. من الناحية النظرية، ستتلقى خلية عصبية واحدة فقط في مجموعة من الخلايا العصبية المتطابقة مدخلات في المرة الواحدة (حيث يلغي التأخير تمامًا) وسوف تنشط إلى أقصى حد (ستنشط الخلايا المجاورة أيضًا، ولكن بتردد أقل). يؤدي تنشيط بعض الخلايا العصبية إلى تشفير موضع الهدف في الفضاء دون تحويل ITD إلى زوايا. تم تلخيص هذا المفهوم في الشكل 1ج: على سبيل المثال، إذا كان الصوت قادمًا من الجانب الأيمن عندما تنتقل إشارة الإدخال من الأذن اليمنى مسارًا أطول من المسار من الأذن اليسرى، لتعويض عدد ITDs، على سبيل المثال، عندما يتطابق العصبون 2 بمعنى آخر، يستجيب كل قرص مضغوط لـ ITD معين (المعروف أيضًا باسم التأخير الأمثل) بسبب التأخير المحوري. وهكذا، يقوم الدماغ بتحويل المعلومات الزمنية إلى معلومات مكانية. تم العثور على الأدلة التشريحية لهذه الآلية. تقوم الخلايا العصبية النواة الكبيرة ذات الطور المقفل بتخزين معلومات مؤقتة حول الأصوات الواردة: كما يوحي اسمها، فإنها تطلق إشارات في مراحل معينة من الإشارة. يمكن العثور على الخلايا العصبية الكاشفة للصدفة من نموذج جيفريس في النواة الصفحية. يتلقون المعلومات من الخلايا العصبية كبيرة النواة، التي تعمل محاورها العصبية كخطوط تأخير. يمكن تفسير مقدار التأخير الذي يوفره خط التأخير بطول المحور العصبي، بالإضافة إلى نمط آخر من الميالين الذي يغير سرعة التوصيل. مستوحاة من النظام السمعي لبومة الحظيرة، قمنا بتطوير نظام محاكاة بيولوجية لتحديد موضع الأشياء. يتم تمثيل الأذنين بواسطة جهازي استقبال pMUT. مصدر الصوت هو جهاز إرسال pMUT الموجود بينهما (الشكل 1 أ)، ويتم تشكيل الرسم البياني الحسابي بواسطة شبكة من دوائر الأقراص المضغوطة المستندة إلى RRAM (الشكل 1 ب، الأخضر)، التي تلعب دور الخلايا العصبية المضغوطة التي تتأخر مدخلاتها. من خلال الدائرة، تعمل خطوط التأخير (الزرقاء) مثل المحاور في نظيرتها البيولوجية. يختلف النظام الحسي المقترح في تردد التشغيل عن ذلك الخاص بالبومة، التي يعمل نظامها السمعي في نطاق 1-8 كيلو هرتز، ولكن يتم استخدام مستشعرات pMUT التي تعمل عند حوالي 117 كيلو هرتز في هذا العمل. يتم اختيار اختيار محول الطاقة بالموجات فوق الصوتية وفقًا للمعايير الفنية والتحسينية. أولاً، يؤدي قصر عرض النطاق الترددي للاستقبال على تردد واحد بشكل مثالي إلى تحسين دقة القياس وتبسيط خطوة ما بعد المعالجة. بالإضافة إلى ذلك، يتميز التشغيل بالموجات فوق الصوتية بأن النبضات المنبعثة غير مسموعة، وبالتالي لا تزعج الأشخاص، نظرًا لأن نطاقها السمعي يتراوح بين 20 إلى 20 كيلو هرتز تقريبًا.
تستقبل بومة الحظيرة موجات صوتية من الهدف، وفي هذه الحالة تتحرك الفريسة. يختلف زمن طيران (ToF) للموجة الصوتية من أذن إلى أخرى (ما لم تكن الفريسة أمام البومة مباشرة). يوضح الخط المنقط المسار الذي تسلكه الموجات الصوتية للوصول إلى آذان بومة الحظيرة. يمكن تحديد موقع الفريسة بدقة في المستوى الأفقي بناءً على فرق الطول بين المسارين الصوتيين وفارق التوقيت بين الأذنين المقابل (ITD) (الصورة اليسرى مستوحاة من المرجع 74، حقوق الطبع والنشر 2002، جمعية علم الأعصاب). في نظامنا، يقوم جهاز إرسال pMUT (باللون الأزرق الداكن) بتوليد موجات صوتية ترتد عن الهدف. يتم استقبال الموجات فوق الصوتية المنعكسة بواسطة مستقبلين pMUT (أخضر فاتح) وتتم معالجتها بواسطة المعالج العصبي (يمين). ب نموذج حسابي لـ ITD (Jeffress) يصف كيفية تشفير الأصوات التي تدخل آذان بومة الحظيرة أولاً على شكل طفرات مقفلة الطور في النواة الكبيرة (NM) ثم استخدام شبكة مرتبة هندسيًا من الخلايا العصبية الكاشفة المتطابقة في النواة الصفائحية. المعالجة (هولندا) (يسار). رسم توضيحي للرسم البياني الحسابي لـ neuroITD الذي يجمع بين خطوط التأخير والخلايا العصبية للكشف عن الصدفة، يمكن تصميم نظام المستشعر الحيوي للبومة باستخدام دوائر عصبية الشكل قائمة على RRAM (يمين). ج رسم تخطيطي لآلية جيفريس الرئيسية، نظرًا للاختلاف في ToF، تستقبل الأذنان محفزات صوتية في أوقات مختلفة وترسل محاور عصبية من كلا الطرفين إلى الكاشف. تعد المحاور جزءًا من سلسلة من الخلايا العصبية للكشف عن الصدفة (CD)، كل منها يستجيب بشكل انتقائي للمدخلات المرتبطة بقوة بالوقت. ونتيجة لذلك، فإن الأقراص المضغوطة التي تصل مدخلاتها بأصغر فارق زمني هي فقط التي تكون متحمسة إلى الحد الأقصى (يتم تعويض ITD تمامًا). سيقوم القرص المضغوط بعد ذلك بتشفير الموضع الزاوي للهدف.
محولات الطاقة بالموجات فوق الصوتية الكهرضغطية هي محولات طاقة بالموجات فوق الصوتية قابلة للتطوير ويمكن دمجها مع تقنية CMOS المتقدمة ولها جهد أولي واستهلاك طاقة أقل من محولات الطاقة الحجمية التقليدية . في عملنا، يبلغ قطر الغشاء 880 ميكرومتر، ويتم توزيع تردد الرنين في حدود 110-117 كيلو هرتز (الشكل 2 أ، راجع طرق للحصول على التفاصيل). في مجموعة مكونة من عشرة أجهزة اختبار، كان متوسط ​​عامل الجودة حوالي 50 (المرجع 31). لقد وصلت التكنولوجيا إلى مرحلة النضج الصناعي وليست مستوحاة بيولوجيًا في حد ذاتها. يعد الجمع بين المعلومات من أفلام pMUT المختلفة تقنية معروفة، ويمكن الحصول على معلومات الزاوية من pMUTs باستخدام، على سبيل المثال، تقنيات تشكيل الشعاع . ومع ذلك، فإن معالجة الإشارة المطلوبة لاستخراج معلومات الزاوية ليست مناسبة لقياسات الطاقة المنخفضة. يجمع النظام المقترح بين دائرة المعالجة المسبقة للبيانات العصبية pMUT مع رسم بياني للحوسبة العصبية قائم على RRAM مستوحى من نموذج جيفريس (الشكل 2 ج)، مما يوفر حلاً بديلاً للأجهزة موفرة للطاقة ومحدودة الموارد. لقد أجرينا تجربة تم فيها وضع مستشعرين pMUT على مسافة 10 سم تقريبًا لاستغلال أصوات ToF المختلفة التي يتلقاها الأغشية المستقبلة. يوجد pMUT واحد يعمل كجهاز إرسال بين أجهزة الاستقبال. كان الهدف عبارة عن لوحة PVC بعرض 12 سم، وتقع على مسافة D أمام جهاز pMUT (الشكل 2 ب). يسجل جهاز الاستقبال الصوت المنعكس من الجسم ويتفاعل قدر الإمكان أثناء مرور الموجة الصوتية. كرر التجربة بتغيير موضع الجسم الذي تحدده المسافة D والزاوية θ. مستوحاة من الرابط. في الشكل 55، نقترح معالجة مسبقة للشكل العصبي لإشارات pMUT الأولية لتحويل الموجات المنعكسة إلى قمم لإدخال رسم بياني حسابي للشكل العصبي. يتم استخراج ToF المطابق لسعة الذروة من كل من القناتين ويتم تشفيره على أنه التوقيت الدقيق للقمم الفردية. على الشكل. يُظهر الشكل 2 ج الدوائر المطلوبة لربط مستشعر pMUT مع رسم بياني حسابي قائم على RRAM: لكل من مستقبلي pMUT، يتم ترشيح الإشارة الأولية بتمرير النطاق لتنعيمها وتصحيحها، ثم تمريرها إلى المتكامل المتسرب في وضع التغلب. تقوم العتبة الديناميكية (الشكل 2 د) بإنشاء حدث إخراج (ارتفاع) وإطلاق خلية عصبية (LIF): يشفر وقت ارتفاع الإخراج وقت الرحلة المكتشف. تتم معايرة عتبة LIF مقابل استجابة pMUT، وبالتالي تقليل تقلب pMUT من جهاز لآخر. باستخدام هذا النهج، بدلاً من تخزين الموجة الصوتية بأكملها في الذاكرة ومعالجتها لاحقًا، نقوم ببساطة بإنشاء ذروة تتوافق مع ToF للموجة الصوتية، والتي تشكل مدخلات الرسم البياني الحسابي للذاكرة المقاومة. يتم إرسال المسامير مباشرة إلى خطوط التأخير وموازتها مع وحدات الكشف عن المطابقة في الرسوم البيانية الحسابية العصبية. نظرًا لأنه يتم إرسالها إلى بوابات الترانزستورات، فلا حاجة إلى دوائر تضخيم إضافية (انظر الشكل التكميلي 4 لمزيد من التفاصيل). لتقييم الدقة الزاوية للتوطين التي توفرها pMUT وطريقة معالجة الإشارات المقترحة، قمنا بقياس ITD (أي الفرق في الوقت بين أحداث الذروة الناتجة عن جهازي استقبال) مع اختلاف المسافة وزاوية الكائن. تم بعد ذلك تحويل تحليل ITD إلى زوايا (انظر الطرق) ورسم مقابل موضع الكائن: زادت حالة عدم اليقين في ITD المقاسة مع المسافة والزاوية إلى الكائن (الشكل 2 هـ، و). المشكلة الرئيسية هي نسبة الذروة إلى الضوضاء (PNR) في استجابة pMUT. كلما زاد الجسم، انخفضت الإشارة الصوتية، وبالتالي تقليل PNR (الشكل 2f، الخط الأخضر). يؤدي الانخفاض في PNR إلى زيادة عدم اليقين في تقدير ITD، مما يؤدي إلى زيادة في دقة التوطين (الشكل 2f، الخط الأزرق). بالنسبة لجسم يقع على مسافة 50 سم من جهاز الإرسال، تبلغ الدقة الزاوية للنظام حوالي 10 درجات. يمكن تحسين هذا القيد الذي تفرضه خصائص المستشعر. على سبيل المثال، يمكن زيادة الضغط الذي يرسله الباعث، وبالتالي زيادة الجهد الذي يحرك غشاء pMUT. هناك حل آخر لتضخيم الإشارة المرسلة وهو توصيل أجهزة إرسال متعددة 56. وستؤدي هذه الحلول إلى زيادة نطاق الكشف على حساب زيادة تكاليف الطاقة. يمكن إجراء تحسينات إضافية على الجانب المتلقي. يمكن تقليل أرضية ضوضاء جهاز الاستقبال الخاص بـ pMUT بشكل كبير عن طريق تحسين الاتصال بين pMUT ومضخم المرحلة الأولى، والذي يتم حاليًا باستخدام التوصيلات السلكية وكابلات RJ45.
صورة لبلورة pMUT تحتوي على ستة أغشية مقاس 880 ميكرومتر مدمجة بمسافة 1.5 مم. ب رسم تخطيطي لإعداد القياس. يقع الهدف في موضع السمت θ وعلى المسافة D. يولد جهاز إرسال pMUT إشارة بتردد 117.6 كيلو هرتز ترتد عن الهدف وتصل إلى جهازي استقبال pMUT مع وقت طيران مختلف (ToF). وهذا الاختلاف، الذي يُعرف بأنه فارق التوقيت بين الأذنين (ITD)، يشفر موضع الجسم ويمكن تقديره من خلال تقدير استجابة الذروة لمستشعري المستقبل. ج رسم تخطيطي لخطوات المعالجة المسبقة لتحويل إشارة pMUT الخام إلى تسلسلات ارتفاعية (أي الإدخال إلى الرسم البياني الحسابي العصبي). تم تصنيع واختبار مستشعرات pMUT والرسوم البيانية الحسابية العصبية، وتعتمد المعالجة المسبقة العصبية على محاكاة البرامج. د استجابة غشاء pMUT عند استلام الإشارة وتحويلها إلى مجال سبايك. e الدقة الزاوية للتوطين التجريبي كدالة لزاوية الكائن (Θ) والمسافة (D) إلى الكائن المستهدف. تتطلب طريقة استخراج ITD دقة زاويّة لا تقل عن 4 درجات مئوية تقريبًا. f الدقة الزاوية (الخط الأزرق) ونسبة الذروة إلى الضوضاء المقابلة (الخط الأخضر) مقابل مسافة الكائن لـ Θ = 0.
تقوم الذاكرة المقاومة بتخزين المعلومات في حالة موصلة غير متطايرة. المبدأ الأساسي لهذه الطريقة هو أن تعديل المادة على المستوى الذري يؤدي إلى تغيير في التوصيل الكهربائي. نحن هنا نستخدم ذاكرة مقاومة قائمة على الأكسيد تتكون من طبقة 5 نانومتر من ثاني أكسيد الهافنيوم محصورة بين أقطاب التيتانيوم العلوية والسفلية وأقطاب نيتريد التيتانيوم. يمكن تغيير موصلية أجهزة RRAM من خلال تطبيق شكل موجة التيار/الجهد الذي ينشئ أو يكسر الخيوط الموصلة لشواغر الأكسجين بين الأقطاب الكهربائية. لقد قمنا بدمج هذه الأجهزة 58 في عملية CMOS قياسية بطول 130 نانومتر لإنشاء دائرة عصبية ملفقة قابلة لإعادة التشكيل تنفذ كاشف صدفة ودائرة خط تأخير (الشكل 3 أ). إن الطبيعة غير المتطايرة والتناظرية للجهاز، جنبًا إلى جنب مع طبيعة الدائرة العصبية التي تعتمد على الأحداث، تقلل من استهلاك الطاقة. تحتوي الدائرة على وظيفة التشغيل/الإيقاف الفوري: فهي تعمل مباشرة بعد تشغيلها، مما يسمح بإيقاف تشغيل الطاقة تمامًا عندما تكون الدائرة في وضع الخمول. تظهر اللبنات الأساسية للمخطط المقترح في الشكل. 3ب. وهو يتألف من هياكل الترانزستور الفردي (1T1R) المتوازية N والتي تشفر الأوزان المتشابكة التي تؤخذ منها التيارات الموزونة، ويتم حقنها في المشبك المشترك لمتكامل الزوج التفاضلي (DPI) 59، وأخيراً يتم حقنها في المشبك مع التكامل و تسرب. تنشيط الخلايا العصبية (LIF) 60 (انظر طرق للحصول على التفاصيل). يتم تطبيق زيادات المدخلات على بوابة هيكل 1T1R في شكل سلسلة من نبضات الجهد بمدة تصل إلى مئات النانو ثانية. يمكن وضع الذاكرة المقاومة في حالة موصلة عالية (HCS) عن طريق تطبيق مرجع إيجابي خارجي على Vtop عندما يتم تأريض Vbottom، وإعادة تعيينها إلى حالة موصلة منخفضة (LCS) عن طريق تطبيق جهد موجب على Vbottom عندما يتم تأريض Vtop. يمكن التحكم في متوسط ​​قيمة HCS عن طريق الحد من تيار البرمجة (الامتثال) لـ SET (ICC) بواسطة جهد مصدر البوابة للترانزستور المتسلسل (الشكل 3 ج). وظائف RRAM في الدائرة ذات شقين: فهي تقوم بتوجيه ووزن نبضات الإدخال.
صورة المجهر الإلكتروني الماسح (SEM) لجهاز HfO2 1T1R RRAM أزرق اللون مدمج بتقنية 130 نانومتر CMOS مع ترانزستورات مختارة (بعرض 650 نانومتر) باللون الأخضر. ب اللبنات الأساسية للمخطط العصبي المقترح. تستهلك نبضات جهد الإدخال (القمم) Vin0 وVin1 الوزن الحالي، والذي يتناسب مع حالات التوصيل G0 وG1 لهيكل 1T1R. يتم حقن هذا التيار في نقاط الاشتباك العصبي DPI ويثير الخلايا العصبية LIF. يتم تثبيت RRAM G0 وG1 في HCS وLCS على التوالي. ج وظيفة كثافة التوصيل التراكمي لمجموعة من أجهزة RRAM سعة 16 كيلو بايت كوظيفة لمطابقة تيار ICC، والتي تتحكم بشكل فعال في مستوى التوصيل. د تظهر قياسات الدائرة في (أ) أن G1 (في LCS) يحجب بشكل فعال المدخلات من Vin1 (الأخضر)، وبالفعل يستجيب جهد غشاء الخلية العصبية الناتجة فقط للمدخل الأزرق من Vin0. تحدد RRAM بشكل فعال الاتصالات في الدائرة. هـ قياس الدائرة في (ب) يوضح تأثير قيمة التوصيل G0 على جهد الغشاء Vmem بعد تطبيق نبضة الجهد Vin0. كلما زادت الموصلية، كانت الاستجابة أقوى: وبالتالي، يقوم جهاز RRAM بتنفيذ ترجيح اتصال الإدخال / الإخراج. تم إجراء قياسات على الدائرة وإظهار الوظيفة المزدوجة لـ RRAM، وتوجيه ووزن نبضات الإدخال.
أولاً، نظرًا لوجود حالتي توصيل أساسيتين (HCS وLCS)، يمكن لذاكرة الوصول العشوائي RRAM أن تمنع أو تفوت نبضات الإدخال عندما تكون في حالة LCS أو HCS، على التوالي. ونتيجة لذلك، تحدد RRAM بشكل فعال الاتصالات في الدائرة. هذا هو الأساس للقدرة على إعادة تكوين البنية. لإثبات ذلك، سنصف تنفيذ دائرة ملفقة لكتلة الدائرة في الشكل 3 ب. تتم برمجة RRAM المطابق لـ G0 في HCS، بينما تتم برمجة RRAM G1 الثاني في LCS. يتم تطبيق نبضات الإدخال على كل من Vin0 وVin1. تم تحليل تأثيرات تسلسلين من نبضات الإدخال في الخلايا العصبية الناتجة عن طريق جمع جهد غشاء العصبون وإشارة الخرج باستخدام راسم الذبذبات. كانت التجربة ناجحة عندما تم توصيل جهاز HCS (G0) فقط بنبض الخلية العصبية لتحفيز توتر الغشاء. يظهر ذلك في الشكل ثلاثي الأبعاد، حيث يتسبب قطار النبض الأزرق في تراكم جهد الغشاء على مكثف الغشاء، بينما يحافظ قطار النبض الأخضر على ثبات جهد الغشاء.
الوظيفة الثانية المهمة لـ RRAM هي تنفيذ أوزان الاتصال. باستخدام تعديل التوصيل التناظري الخاص بـ RRAM، يمكن وزن اتصالات الإدخال/الإخراج وفقًا لذلك. في التجربة الثانية، تمت برمجة جهاز G0 على مستويات مختلفة من HCS، وتم تطبيق نبض الإدخال على إدخال VIn0. تسحب نبضة الإدخال تيارًا (Iweight) من الجهاز، وهو ما يتناسب مع التوصيل والانخفاض المحتمل المقابل Vtop – Vbot. يتم بعد ذلك حقن هذا التيار المرجح في نقاط الاشتباك العصبي DPI والخلايا العصبية الناتجة عن LIF. تم تسجيل الجهد الغشائي للخلايا العصبية الناتجة باستخدام راسم الذبذبات وعرضه في الشكل ثلاثي الأبعاد. تتناسب ذروة جهد غشاء العصبون استجابةً لنبضة دخل واحدة مع موصلية الذاكرة المقاومة، مما يدل على أنه يمكن استخدام RRAM كعنصر قابل للبرمجة للوزن التشابكي. يُظهر هذان الاختباران الأوليان أن المنصة العصبية المقترحة القائمة على RRAM قادرة على تنفيذ العناصر الأساسية لآلية Jeffress الأساسية، وهي خط التأخير ودائرة كاشف الصدفة. يتم بناء منصة الدائرة عن طريق تكديس الكتل المتعاقبة جنبًا إلى جنب، مثل الكتل في الشكل 3ب، وتوصيل بواباتها بخط إدخال مشترك. لقد قمنا بتصميم وتصنيع واختبار منصة عصبية تتكون من خليتين عصبيتين للإخراج تتلقي مدخلين (الشكل 4 أ). يظهر مخطط الدائرة في الشكل 4 ب. تسمح مصفوفة RRAM العلوية 2 × 2 بتوجيه نبضات الإدخال إلى خليتين عصبيتين للإخراج، بينما تسمح المصفوفة السفلية 2 × 2 بالاتصالات المتكررة لخليتين عصبيتين (N0، N1). نوضح أنه يمكن استخدام هذه المنصة مع تكوين خط التأخير ووظيفتين مختلفتين للكشف عن الصدفة، كما هو موضح في القياسات التجريبية في الشكل 4c-e.
مخطط الدائرة يتكون من خليتين عصبيتين للإخراج N0 وN1 تستقبلان مدخلين 0 و1. تحدد الأجهزة الأربعة العليا للمصفوفة الاتصالات المتشابكة من الإدخال إلى الإخراج، وتحدد الخلايا الأربع السفلية الاتصالات المتكررة بين الخلايا العصبية. تمثل وحدات RRAM الملونة الأجهزة التي تم تكوينها في HCS على اليمين: تسمح الأجهزة الموجودة في HCS بالاتصالات وتمثل الأوزان، بينما تقوم الأجهزة الموجودة في LCS بحظر نبضات الإدخال وتعطيل الاتصالات بالمخرجات. ب رسم تخطيطي للدائرة (أ) مع ثماني وحدات RRAM مظللة باللون الأزرق. ج يتم تشكيل خطوط التأخير ببساطة عن طريق استخدام ديناميكيات نقاط الاشتباك العصبي DPI والخلايا العصبية LIF. تم ضبط RRAM الأخضر على توصيل عالي بما يكفي ليتمكن من إحداث خلل في الإخراج بعد تأخير الإدخال Δt. د رسم تخطيطي للكشف عن الأقراص المضغوطة غير الحساسة للاتجاه للإشارات المعتمدة على الوقت. يتم تشغيل الخلايا العصبية الناتجة 1، N1، على المدخلات 0 و1 مع تأخير قصير. هـ دائرة مضغوطة حساسة للاتجاه، وهي دائرة تكتشف متى يقترب المدخل 1 من المدخل 0 ويصل بعد الإدخال 0. ويمثل خرج الدائرة بالخلية العصبية 1 (N1).
يستخدم خط التأخير (الشكل 4ج) ببساطة السلوك الديناميكي لمشابك DPI والخلايا العصبية LIF لإعادة إنتاج ارتفاع الإدخال من Vin1 إلى Vout1 عن طريق تأخير Tdel. فقط G3 RRAM المتصلة بـ Vin1 وVout1 تتم برمجتها في HCS، أما بقية RRAMs فتتم برمجتها في LCS. تمت برمجة جهاز G3 لمدة 92.6 ميكروثانية للتأكد من أن كل نبضة إدخال تزيد من جهد الغشاء للخلية العصبية الناتجة بشكل كافٍ للوصول إلى العتبة وتوليد نبضة إخراج متأخرة. يتم تحديد تأخير Tdel بواسطة ثوابت الوقت المشبكية والعصبية. تكتشف أجهزة كشف الصدفة حدوث إشارات إدخال مترابطة مؤقتًا ولكن موزعة مكانيًا. يعتمد القرص المضغوط غير الحساس للاتجاه على المدخلات الفردية المتقاربة مع الخلايا العصبية الإخراجية المشتركة (الشكل 4 د). تمت برمجة وحدتي RRAM اللتين تربطان Vin0 وVin1 بـ Vout1 وG2 وG4 على التوالي للتوصيل العالي. يؤدي الوصول المتزامن للطفرات على Vin0 وVin1 إلى زيادة جهد غشاء العصبون N1 أعلى من العتبة المطلوبة لتوليد ارتفاع الإخراج. إذا كان المدخلان متباعدين جدًا في الوقت المناسب، فقد يكون لشحنة جهد الغشاء المتراكمة بواسطة المدخل الأول وقت لتتحلل، مما يمنع جهد الغشاء N1 من الوصول إلى قيمة العتبة. تتم برمجة G1 وG2 لحوالي 65 ميكروثانية، مما يضمن أن زيادة المدخلات الواحدة لا تزيد من جهد الغشاء بدرجة كافية للتسبب في زيادة الخرج. يعد اكتشاف المصادفة بين الأحداث الموزعة في المكان والزمان عملية أساسية تستخدم في مجموعة واسعة من مهام الاستشعار مثل تجنب العوائق القائمة على التدفق البصري وتوطين مصدر الصوت. وبالتالي، فإن حوسبة الأقراص المضغوطة الحساسة للاتجاه وغير الحساسة هي لبنة أساسية لبناء أنظمة التعريب المرئية والصوتية. كما هو موضح في خصائص الثوابت الزمنية (انظر الشكل التكميلي 2)، تنفذ الدائرة المقترحة نطاقًا مناسبًا من أربعة أوامر من المقاييس الزمنية الحجمية. وبالتالي، يمكنها تلبية متطلبات الأنظمة المرئية والصوتية في نفس الوقت. القرص المضغوط الحساس للاتجاه هو دائرة حساسة للترتيب المكاني لوصول النبضات: من اليمين إلى اليسار والعكس. إنها لبنة بناء أساسية في شبكة كشف الحركة الأساسية للنظام البصري لذبابة الفاكهة، وتستخدم لحساب اتجاهات الحركة واكتشاف الاصطدامات. للحصول على قرص مضغوط حساس للاتجاه، يجب توجيه مدخلين إلى خليتين عصبيتين مختلفتين (N0، N1) ويجب إنشاء اتصال اتجاهي بينهما (الشكل 4 هـ). عند استقبال المدخل الأول، يتفاعل NO عن طريق زيادة الجهد عبر غشائه فوق قيمة العتبة وإرسال موجة. يقوم حدث الإخراج هذا بدوره بتشغيل N1 بفضل اتصال الاتجاه المميز باللون الأخضر. إذا وصل حدث الإدخال Vin1 وقام بتنشيط N1 بينما لا يزال جهد الغشاء مرتفعًا، فإن N1 يولد حدث إخراج يشير إلى أنه تم العثور على تطابق بين المدخلين. تسمح التوصيلات الاتجاهية لـ N1 بإصدار الإخراج فقط إذا كان الإدخال 1 يأتي بعد الإدخال 0. تمت برمجة G0 وG3 وG7 إلى 73.5 و67.3 و40.2 و40.2، على التوالي، مما يضمن أن ارتفاعًا واحدًا في المدخل Vin0 يتسبب في تأخير ارتفاع الإخراج، في حين أن إمكانات غشاء N1 لا تصل إلى العتبة إلا عندما تصل رشقات الإدخال بشكل متزامن. .
التباين هو مصدر النقص في الأنظمة العصبية النموذجية63،64،65. وهذا يؤدي إلى سلوك غير متجانس للخلايا العصبية والمشابك العصبية. تشمل الأمثلة على هذه العيوب التباين بنسبة 30٪ (متوسط ​​الانحراف المعياري) في كسب المدخلات، وثابت الوقت، وفترة المقاومة، على سبيل المثال لا الحصر (انظر الطرق). تصبح هذه المشكلة أكثر وضوحًا عندما يتم توصيل دوائر عصبية متعددة معًا، مثل قرص مضغوط حساس للتوجيه يتكون من خليتين عصبيتين. للعمل بشكل صحيح، يجب أن تكون ثوابت وقت الكسب والاضمحلال للخليتين العصبيتين متشابهتين قدر الإمكان. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي الاختلاف الكبير في كسب المدخلات إلى المبالغة في رد فعل إحدى الخلايا العصبية لنبض الإدخال بينما تستجيب الخلية العصبية الأخرى بالكاد. على الشكل. يوضح الشكل 5 أ أن الخلايا العصبية المختارة عشوائيًا تستجيب بشكل مختلف لنفس نبض الإدخال. يرتبط هذا التباين العصبي، على سبيل المثال، بوظيفة الأقراص المضغوطة الحساسة للاتجاه. في المخطط الموضح في الشكل. كما هو موضح في الشكل 5 ب، ج، فإن كسب مدخلات الخلية العصبية 1 أعلى بكثير من كسب الخلية العصبية 0. وبالتالي، تتطلب الخلية العصبية 0 ثلاث نبضات إدخال (بدلاً من 1) للوصول إلى العتبة، وتحتاج الخلية العصبية 1، كما هو متوقع، إلى حدثين إدخال. يعد تنفيذ اللدونة المحاكاة الحيوية المعتمدة على الوقت (STDP) طريقة ممكنة للتخفيف من تأثير الدوائر العصبية والتشابكية غير الدقيقة والبطيئة على أداء النظام . نقترح هنا استخدام السلوك البلاستيكي للذاكرة المقاومة كوسيلة للتأثير على تعزيز المدخلات العصبية وتقليل تأثيرات التباين في الدوائر العصبية الشكلية. كما هو مبين في الشكل. كما هو مبين في الشكل 4 هـ، فإن مستويات التوصيل المرتبطة بالكتلة التشابكية RRAM تعدل بشكل فعال استجابة جهد الغشاء العصبي المقابل. نحن نستخدم استراتيجية برمجة RRAM التكرارية. بالنسبة لمدخل معين، تتم إعادة برمجة قيم التوصيل للأوزان المتشابكة حتى يتم الحصول على السلوك المستهدف للدائرة (انظر الطرق).
قياسات تجريبية لاستجابة تسعة خلايا عصبية فردية تم اختيارها عشوائياً لنفس نبض الإدخال. تختلف الاستجابة عبر المجموعات السكانية، مما يؤثر على كسب المدخلات وثبات الوقت. ب قياسات تجريبية لتأثير الخلايا العصبية على تباين الخلايا العصبية التي تؤثر على القرص المضغوط الحساس للاتجاه. تستجيب الخلايا العصبية الناتجة عن القرص المضغوط الحساسة للاتجاه بشكل مختلف لمحفزات الإدخال بسبب التباين من خلية عصبية إلى أخرى. يتمتع العصبون 0 بكسب مدخلات أقل من العصبون 1، لذلك يتطلب الأمر ثلاث نبضات إدخال (بدلاً من 1) لإنشاء ارتفاع في الإخراج. كما هو متوقع، تصل الخلية العصبية 1 إلى العتبة بحدثين إدخال. إذا وصل الإدخال 1 إلى Δt = 50 μs بعد تنشيط الخلية العصبية 0، يظل القرص المضغوط صامتًا لأن Δt أكبر من الثابت الزمني للخلية العصبية 1 (حوالي 22 μs). يتم تقليل c بمقدار Δt = 20 s، بحيث يصل الإدخال 1 إلى ذروته عندما لا يزال إطلاق العصبون 1 مرتفعًا، مما يؤدي إلى الكشف المتزامن عن حدثين للإدخال.
العنصران المستخدمان في عمود حساب ITD هما خط التأخير والقرص المضغوط غير الحساس للاتجاه. تتطلب كلتا الدائرتين معايرة دقيقة لضمان أداء جيد لتحديد موضع الجسم. يجب أن يقدم خط التأخير نسخة متأخرة بدقة من ذروة الإدخال (الشكل 6 أ)، ويجب تنشيط القرص المضغوط فقط عندما يقع الإدخال ضمن نطاق اكتشاف الهدف. بالنسبة لخط التأخير، تمت إعادة برمجة الأوزان التشابكية لوصلات الإدخال (G3 في الشكل 4 أ) حتى يتم الحصول على التأخير المستهدف. قم بتعيين تفاوت حول التأخير المستهدف لإيقاف البرنامج: كلما كان التسامح أصغر، زادت صعوبة تعيين خط التأخير بنجاح. على الشكل. يوضح الشكل 6 ب نتائج عملية معايرة خط التأخير: يمكن ملاحظة أن المخطط المقترح يمكن أن يوفر بالضبط جميع التأخيرات المطلوبة في مخطط التصميم (من 10 إلى 300 ميكروثانية). يؤثر الحد الأقصى لعدد تكرارات المعايرة على جودة عملية المعايرة: 200 تكرار يمكن أن تقلل الخطأ إلى أقل من 5%. يتطابق تكرار معايرة واحد مع عملية ضبط/إعادة ضبط لخلية RRAM. تعد عملية الضبط أيضًا أمرًا بالغ الأهمية لتحسين دقة الكشف الفوري عن الأحداث القريبة لوحدة القرص المضغوط. استغرق الأمر عشرة تكرارات للمعايرة لتحقيق معدل إيجابي حقيقي (أي معدل الأحداث التي تم تحديدها بشكل صحيح على أنها ذات صلة) أعلى من 95% (الخط الأزرق في الشكل 6ج). ومع ذلك، فإن عملية الضبط لم تؤثر على الأحداث الإيجابية الكاذبة (أي تكرار الأحداث التي تم تحديدها بشكل خاطئ على أنها ذات صلة). هناك طريقة أخرى لوحظت في الأنظمة البيولوجية للتغلب على القيود الزمنية لمسارات التنشيط السريع وهي التكرار (أي يتم استخدام العديد من النسخ من نفس الكائن لأداء وظيفة معينة). مستوحاة من علم الأحياء، قمنا بوضع العديد من دوائر الأقراص المضغوطة في كل وحدة أقراص مضغوطة بين خطي التأخير لتقليل تأثير الإيجابيات الكاذبة. كما هو مبين في الشكل. 6c (الخط الأخضر)، فإن وضع ثلاثة عناصر قرص مضغوط في كل وحدة قرص مضغوط يمكن أن يقلل معدل الإنذار الكاذب إلى أقل من 10-2.
تأثير التباين العصبي على دوائر خط التأخير. ب يمكن تحجيم دوائر خط التأخير إلى تأخيرات كبيرة عن طريق ضبط الثوابت الزمنية للخلايا العصبية LIF المقابلة ومشابك DPI على قيم كبيرة. أدت زيادة عدد تكرارات إجراء معايرة RRAM إلى تحسين دقة التأخير المستهدف بشكل كبير: 200 تكرار قللت الخطأ إلى أقل من 5٪. تكرار واحد يتوافق مع عملية SET/RESET على خلية RRAM. يمكن تنفيذ كل وحدة من وحدات الأقراص المضغوطة في نموذج c Jeffress باستخدام عناصر الأقراص المضغوطة المتوازية N لمزيد من المرونة فيما يتعلق بفشل النظام. د تؤدي المزيد من تكرارات معايرة RRAM إلى زيادة المعدل الإيجابي الحقيقي (الخط الأزرق)، في حين أن المعدل الإيجابي الخاطئ مستقل عن عدد التكرارات (الخط الأخضر). يؤدي وضع المزيد من عناصر القرص المضغوط بالتوازي إلى تجنب الكشف الخاطئ عن تطابقات وحدة القرص المضغوط.
نقوم الآن بتقييم الأداء واستهلاك الطاقة لنظام توطين الكائنات المتكامل من طرف إلى طرف الموضح في الشكل 2 باستخدام قياسات الخصائص الصوتية لمستشعر pMUT، والأقراص المضغوطة، ودوائر خط التأخير التي تشكل الرسم البياني للحوسبة العصبية. نموذج جيفريس (الشكل 1 أ). أما بالنسبة للرسم البياني للحوسبة العصبية، فكلما زاد عدد وحدات الأقراص المضغوطة، كانت الدقة الزاوية أفضل، ولكن أيضًا زادت طاقة النظام (الشكل 7 أ). يمكن التوصل إلى حل وسط من خلال مقارنة دقة المكونات الفردية (أجهزة استشعار pMUT، والخلايا العصبية، والدوائر المتشابكة) مع دقة النظام بأكمله. يقتصر دقة خط التأخير على الثوابت الزمنية للمشابك العصبية والخلايا العصبية المحاكاة، والتي تتجاوز في مخططنا 10 ميكرو ثانية، وهو ما يتوافق مع الدقة الزاويّة البالغة 4 درجات (انظر الطرق). ستسمح العقد الأكثر تقدمًا المزودة بتقنية CMOS بتصميم دوائر عصبية ومتشابكة ذات ثوابت زمنية أقل، مما يؤدي إلى دقة أعلى لعناصر خط التأخير. ومع ذلك، في نظامنا، الدقة محدودة بسبب الخطأ pMUT في تقدير الموضع الزاوي، أي 10° (الخط الأفقي الأزرق في الشكل 7 أ). لقد حددنا عدد وحدات الأقراص المضغوطة عند 40، وهو ما يتوافق مع دقة زاوي تبلغ حوالي 4 درجات، أي الدقة الزاوية للرسم البياني الحسابي (الخط الأفقي الأزرق الفاتح في الشكل 7 أ). على مستوى النظام، يعطي هذا دقة تبلغ 4 درجات ودقة 10 درجات للأشياء الموجودة على بعد 50 سم أمام نظام الاستشعار. هذه القيمة قابلة للمقارنة بأنظمة توطين الصوت العصبية المذكورة في المرجع. 67. يمكن العثور على مقارنة بين النظام المقترح وأحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا في الجدول التكميلي 1. تعد إضافة pMUTs إضافية، وزيادة مستوى الإشارة الصوتية، وتقليل الضوضاء الإلكترونية من الطرق الممكنة لزيادة تحسين دقة التوطين. ) يقدر بـ 9.7. نيوزيلندي. 55. بالنظر إلى 40 وحدة CD على الرسم البياني الحسابي، قدرت محاكاة SPICE الطاقة لكل عملية (أي طاقة تحديد موضع الجسم) بـ 21.6 نيوجول. يتم تنشيط النظام العصبي فقط عند وصول حدث إدخال، أي عندما تصل موجة صوتية إلى أي مستقبل pMUT وتتجاوز عتبة الكشف، وإلا فإنها تظل غير نشطة. وهذا يتجنب استهلاك الطاقة غير الضروري في حالة عدم وجود إشارة إدخال. بالنظر إلى تكرار عمليات التعريب بمقدار 100 هرتز وفترة تنشيط تبلغ 300 ميكروثانية لكل عملية (الحد الأقصى الممكن لـ ITD)، فإن استهلاك الطاقة للرسم البياني للحوسبة العصبية هو 61.7 نانوواط. مع تطبيق المعالجة المسبقة العصبية على كل جهاز استقبال pMUT، يصل استهلاك الطاقة للنظام بأكمله إلى 81.6 نيوتن واط. لفهم كفاءة الطاقة للنهج العصبي المقترح مقارنة بالأجهزة التقليدية، قمنا بمقارنة هذا الرقم بالطاقة المطلوبة لأداء نفس المهمة على وحدة تحكم دقيقة حديثة منخفضة الطاقة باستخدام إما مهارة التشكيل العصبي أو التقليدية. يأخذ النهج العصبي في الاعتبار مرحلة المحول التناظري إلى الرقمي (ADC)، متبوعة بمرشح تمرير النطاق ومرحلة استخراج المغلف (طريقة تيجر-كايزر). وأخيرا، يتم تنفيذ عملية العتبة لاستخراج ToF. لقد حذفنا حساب ITD بناءً على ToF والتحويل إلى الموضع الزاوي المقدر لأن هذا يحدث مرة واحدة لكل قياس (انظر الطرق). بافتراض معدل أخذ عينات قدره 250 كيلو هرتز على كلتا القناتين (مستقبلات pMUT)، و18 عملية مرشح تمرير النطاق، و3 عمليات استخراج مغلف، وعملية عتبة واحدة لكل عينة، يقدر إجمالي استهلاك الطاقة بـ 245 ميكرووات. يستخدم هذا وضع الطاقة المنخفضة لوحدة التحكم الدقيقة، والذي يتم تشغيله عندما لا يتم تنفيذ الخوارزميات، مما يقلل من استهلاك الطاقة إلى 10.8 ميكروواط. استهلاك الطاقة لحل معالجة إشارات تكوين الشعاع المقترح في المرجع. 31، مع 5 أجهزة استقبال pMUT و11 حزمة موزعة بشكل موحد في مستوى السمت [-50 درجة، +50 درجة]، تبلغ 11.71 ميجاوات (انظر قسم الأساليب للحصول على التفاصيل). بالإضافة إلى ذلك، قمنا بالإبلاغ عن استهلاك الطاقة لجهاز تشفير فارق التوقيت (TDE) المستند إلى FPGA47 والمقدر بـ 1.5 ميجاوات كبديل لنموذج Jeffress لتوطين الكائنات. بناءً على هذه التقديرات، فإن النهج العصبي المقترح يقلل من استهلاك الطاقة بمقدار خمسة أوامر من حيث الحجم مقارنةً بوحدة التحكم الدقيقة التي تستخدم تقنيات تشكيل الشعاع الكلاسيكية لعمليات توطين الكائنات. إن اعتماد نهج عصبي لمعالجة الإشارات على وحدة تحكم دقيقة كلاسيكية يقلل من استهلاك الطاقة بحوالي أمرين من حيث الحجم. يمكن تفسير فعالية النظام المقترح من خلال الجمع بين دائرة تناظرية ذات ذاكرة مقاومة غير متزامنة قادرة على إجراء حسابات في الذاكرة وعدم وجود تحويل تناظري إلى رقمي مطلوب لإدراك الإشارات.
الدقة الزاويّة (الأزرق) واستهلاك الطاقة (الأخضر) لعملية الترجمة اعتمادًا على عدد وحدات الأقراص المضغوطة. يمثل الشريط الأفقي الأزرق الداكن الدقة الزاوية لـ PMUT ويمثل الشريط الأفقي الأزرق الفاتح الدقة الزاوية للرسم البياني الحسابي العصبي. ب استهلاك الطاقة للنظام المقترح ومقارنته مع تطبيقي المتحكم الدقيق اللذين تمت مناقشتهما والتنفيذ الرقمي لـ Time Difference Encoder (TDE)47 FPGA.
لتقليل استهلاك الطاقة لنظام تحديد موقع الهدف، قمنا بتصميم وتصميم وتنفيذ دائرة عصبية فعالة قائمة على RRAM تعتمد على الأحداث والتي تعالج معلومات الإشارة التي تولدها أجهزة الاستشعار المدمجة لحساب موضع الكائن المستهدف في الواقع وقت. . في حين أن طرق المعالجة التقليدية تقوم باستمرار باختبار الإشارات المكتشفة وإجراء العمليات الحسابية لاستخراج المعلومات المفيدة، فإن الحل العصبي المقترح يقوم بإجراء العمليات الحسابية بشكل غير متزامن مع وصول المعلومات المفيدة، مما يزيد من كفاءة طاقة النظام بمقدار خمسة أوامر من حيث الحجم. وبالإضافة إلى ذلك، فإننا نسلط الضوء على مرونة الدوائر العصبية القائمة على RRAM. إن قدرة RRAM على تغيير التوصيل بطريقة غير متطايرة (اللدونة) تعوض عن التباين المتأصل في الدوائر المتشابكة والعصبية التناظرية ذات الطاقة المنخفضة جدًا لـ DPI. وهذا يجعل هذه الدائرة المعتمدة على RRAM متعددة الاستخدامات وقوية. هدفنا ليس استخراج وظائف أو أنماط معقدة من الإشارات، بل تحديد موقع الكائنات في الوقت الفعلي. يمكن لنظامنا أيضًا ضغط الإشارة بكفاءة وإرسالها في النهاية إلى خطوات معالجة إضافية لاتخاذ قرارات أكثر تعقيدًا عند الحاجة. في سياق تطبيقات التعريب، يمكن أن توفر خطوة المعالجة المسبقة العصبية لدينا معلومات حول موقع الكائنات. يمكن استخدام هذه المعلومات، على سبيل المثال، لاكتشاف الحركة أو التعرف على الإيماءات. نؤكد على أهمية الجمع بين أجهزة الاستشعار ذات الطاقة المنخفضة جدًا مثل pMUTs والإلكترونيات ذات الطاقة المنخفضة جدًا. ولهذا السبب، كانت الأساليب العصبية أساسية لأنها قادتنا إلى تطوير تطبيقات دوائر جديدة لأساليب حسابية مستوحاة بيولوجيًا مثل نموذج جيفريس. في سياق تطبيقات دمج أجهزة الاستشعار، يمكن دمج نظامنا مع العديد من أجهزة الاستشعار المختلفة القائمة على الأحداث للحصول على معلومات أكثر دقة. على الرغم من أن البوم ممتاز في العثور على الفريسة في الظلام، إلا أنه يتمتع ببصر ممتاز ويقوم ببحث سمعي وبصري مشترك قبل اصطياد الفريسة. عندما تنشط خلية عصبية سمعية معينة، تتلقى البومة المعلومات التي تحتاجها لتحديد الاتجاه الذي تبدأ فيه بحثها البصري، وبالتالي تركز انتباهها على جزء صغير من المشهد البصري. ينبغي استكشاف مجموعة من أجهزة الاستشعار البصرية (كاميرا DVS) ومستشعر الاستماع المقترح (استنادًا إلى pMUT) لتطوير عوامل مستقلة في المستقبل.
يقع مستشعر pMUT على PCB مع جهازي استقبال على مسافة 10 سم تقريبًا، ويقع جهاز الإرسال بين أجهزة الاستقبال. في هذا العمل، كل غشاء عبارة عن بنية ثنائية الشكل معلقة تتكون من طبقتين من نيتريد الألومنيوم الكهرضغطي (AlN) بسمك 800 نانومتر محصورة بين ثلاث طبقات من الموليبدينوم (Mo) بسمك 200 نانومتر ومغطاة بطبقة بسمك 200 نانومتر. أعلى طبقة SiN التخميلية كما هو موضح في المرجع. 71. يتم تطبيق الأقطاب الكهربائية الداخلية والخارجية على الطبقات السفلية والعليا من الموليبدينوم، في حين أن قطب الموليبدينوم الأوسط غير منقوش ويستخدم كأرضية، مما ينتج عنه غشاء بأربعة أزواج من الأقطاب الكهربائية.
تسمح هذه البنية باستخدام تشوه الغشاء الشائع، مما يؤدي إلى تحسين حساسية الإرسال والاستقبال. يُظهر مثل هذا pMUT عادةً حساسية إثارة تبلغ 700 نانومتر/فولت كباعث، مما يوفر ضغطًا سطحيًا قدره 270 باسكال/فولت. كمستقبل، يُظهر فيلم pMUT واحد حساسية ماس كهربائى تبلغ 15 nA/Pa، والتي ترتبط مباشرة بمعامل كهرضغطية لـ AlN. يؤدي التباين الفني للجهد في طبقة AlN إلى تغيير في تردد الرنين، والذي يمكن تعويضه عن طريق تطبيق انحياز التيار المستمر على pMUT. تم قياس حساسية التيار المستمر عند 0.5 كيلو هرتز / فولت. للتوصيف الصوتي، يتم استخدام ميكروفون أمام pMUT.
لقياس نبض الصدى، قمنا بوضع لوحة مستطيلة بمساحة حوالي 50 سم2 أمام pMUT لتعكس الموجات الصوتية المنبعثة. يتم التحكم في كل من المسافة بين اللوحات والزاوية بالنسبة لمستوى pMUT باستخدام حاملات خاصة. ينحرف مصدر الجهد Tectronix CPX400DP إلى ثلاثة أغشية pMUT، مما يضبط تردد الرنين إلى 111.9 كيلو هرتز، بينما يتم تشغيل أجهزة الإرسال بواسطة مولد نبض Tectronix AFG 3102 مضبوط على تردد الرنين (111.9 كيلو هرتز) ودورة تشغيل قدرها 0.01. يتم تحويل التيارات المقروءة من منافذ الإخراج الأربعة لكل جهاز استقبال pMUT إلى الفولتية باستخدام بنية تفاضلية خاصة للتيار والجهد، ويتم ترقيم الإشارات الناتجة بواسطة نظام الحصول على البيانات Spektrum. تميز حد الاكتشاف باكتساب إشارة pMUT في ظل ظروف مختلفة: قمنا بنقل العاكس إلى مسافات مختلفة [30، 40، 50، 60، 80، 100] سم وقمنا بتغيير زاوية دعم pMUT ([0، 20، 40] o ) يوضح الشكل 2 ب دقة اكتشاف ITD الزمنية اعتمادًا على الموضع الزاوي المقابل بالدرجات.
تستخدم هذه المقالة دائرتي RRAM مختلفتين وجاهزتين. الأول عبارة عن مجموعة من 16384 (16000) جهاز (128 × 128 جهازًا) في تكوين 1T1R مع ترانزستور واحد ومقاوم واحد. الشريحة الثانية هي منصة الشكل العصبي الموضحة في الشكل 4 أ. تتكون خلية RRAM من فيلم HfO2 بسمك 5 نانومتر مضمن في مكدس TiN/HfO2/Ti/TiN. تم دمج مكدس RRAM في الجزء الخلفي من الخط (BEOL) لعملية CMOS القياسية مقاس 130 نانومتر. تمثل الدوائر العصبية القائمة على RRAM تحديًا تصميميًا لجميع الأنظمة الإلكترونية التناظرية التي تتعايش فيها أجهزة RRAM مع تقنية CMOS التقليدية. على وجه الخصوص، يجب قراءة حالة التوصيل لجهاز RRAM واستخدامها كمتغير دالة للنظام. ولتحقيق هذه الغاية، تم تصميم وتصنيع واختبار دائرة تقرأ التيار من الجهاز عند استقبال نبضة دخل وتستخدم هذا التيار لقياس استجابة المشبك المتكامل الزوجي التفاضلي (DPI). تظهر هذه الدائرة في الشكل 3أ، الذي يمثل اللبنات الأساسية لمنصة الشكل العصبي في الشكل 4أ. تعمل نبضة الإدخال على تنشيط بوابة جهاز 1T1R، مما يؤدي إلى توليد تيار عبر RRAM يتناسب مع موصلية الجهاز G (Iweight = G(Vtop – Vx)). يحتوي الإدخال المقلوب لدائرة مضخم التشغيل (op-amp) على جهد متحيز ثابت للتيار المستمر (Vtop). ستوفر ردود الفعل السلبية لمضخم العمليات Vx = Vtop من خلال توفير تيار متساوٍ من M1. يتم حقن الوزن الحالي المسترد من الجهاز في مشبك DPI. سيؤدي التيار الأقوى إلى مزيد من الاستقطاب، وبالتالي فإن توصيل RRAM ينفذ بشكل فعال الأوزان المتشابكة. يتم حقن هذا التيار المتشابك الأسي من خلال المكثف الغشائي للخلايا العصبية المتسربة للتكامل والإثارة (LIF)، حيث يتم دمجه كجهد كهربائي. إذا تم التغلب على جهد عتبة الغشاء (جهد التحويل للعاكس)، يتم تنشيط جزء الخرج من الخلية العصبية، مما ينتج عنه ارتفاع في الخرج. يعود هذا النبض ويدفع مكثف غشاء الخلية العصبية إلى الأرض، مما يؤدي إلى تفريغه. يتم بعد ذلك استكمال هذه الدائرة بموسع النبض (غير موضح في الشكل 3 أ)، والذي يشكل نبض الخرج للخلية العصبية LIF إلى عرض النبض المستهدف. تم أيضًا دمج معددات الإرسال في كل سطر، مما يسمح بتطبيق الجهد على الأقطاب الكهربائية العلوية والسفلية لجهاز RRAM.
يشمل الاختبار الكهربائي تحليل وتسجيل السلوك الديناميكي للدوائر التناظرية، بالإضافة إلى برمجة وقراءة أجهزة RRAM. تتطلب كلتا الخطوتين أدوات خاصة، وجميعها متصلة بلوحة الاستشعار في نفس الوقت. يتم الوصول إلى أجهزة RRAM في الدوائر العصبية من أدوات خارجية من خلال مُضاعِف إرسال (MUX). يفصل MUX خلية 1T1R عن بقية الدوائر التي تنتمي إليها، مما يسمح بقراءة الجهاز و/أو برمجته. لبرمجة وقراءة أجهزة RRAM، يتم استخدام جهاز Keithley 4200 SCS جنبًا إلى جنب مع متحكم Arduino: الأول لتوليد النبض الدقيق والقراءة الحالية، والثاني للوصول السريع إلى عناصر 1T1R الفردية في مصفوفة الذاكرة. العملية الأولى هي تشكيل جهاز RRAM. يتم اختيار الخلايا واحدة تلو الأخرى ويتم تطبيق جهد إيجابي بين الأقطاب الكهربائية العلوية والسفلية. في هذه الحالة، يقتصر التيار على عشرات الميكرومبيرات بسبب إمداد جهد البوابة المقابل إلى ترانزستور المحدد. يمكن لخلية RRAM بعد ذلك التنقل بين حالة التوصيل المنخفض (LCS) وحالة التوصيل العالي (HCS) باستخدام عمليات RESET وSET، على التوالي. يتم تنفيذ عملية SET من خلال تطبيق نبضة جهد مستطيلة مدتها 1 ميكروثانية وجهد ذروة يبلغ 2.0-2.5 فولت على القطب العلوي، ونبضة متزامنة ذات شكل مماثل مع جهد ذروة يبلغ 0.9-1.3 فولت إلى القطب العلوي. بوابة الترانزستور المحدد. تسمح هذه القيم بتعديل توصيل RRAM بفواصل زمنية تتراوح من 20 إلى 150 ميكروثانية. من أجل إعادة الضبط، يتم تطبيق نبض ذروة بعرض 1 ميكروثانية و3 فولت على القطب السفلي (خط البت) للخلية عندما يكون جهد البوابة في نطاق 2.5-3.0 فولت. مدخلات ومخرجات الدوائر التناظرية هي إشارات ديناميكية . للإدخال، قمنا بتشذير اثنين من مولدات النبض HP 8110 مع مولدات الإشارة Tektronix AFG3011. يبلغ عرض نبضة الإدخال 1 ميكروثانية وحافة صعود/هبوط تبلغ 50 نانوثانية. من المفترض أن يكون هذا النوع من النبض خللًا نموذجيًا في الدوائر القائمة على الخلل التناظري. أما بالنسبة لإشارة الخرج، فقد تم تسجيل إشارة الخرج باستخدام راسم الذبذبات Teledyne LeCroy بسرعة 1 جيجاهرتز. لقد ثبت أن سرعة الحصول على راسم الذبذبات ليست عاملاً مقيدًا في تحليل بيانات الدائرة والحصول عليها.
يعد استخدام ديناميكيات الإلكترونيات التناظرية لمحاكاة سلوك الخلايا العصبية والمشابك العصبية حلاً أنيقًا وفعالًا لتحسين الكفاءة الحسابية. عيب هذه الركيزة الحسابية هو أنها ستختلف من مخطط إلى آخر. قمنا بقياس تباين الخلايا العصبية والدوائر التشابكية (الشكل التكميلي 2 أ ، ب). من بين جميع مظاهر التباين، فإن تلك المرتبطة بثوابت الوقت وكسب المدخلات لها التأثير الأكبر على مستوى النظام. يتم تحديد الثابت الزمني للخلية العصبية LIF ومشبك DPI بواسطة دائرة RC، حيث يتم التحكم في قيمة R بواسطة جهد متحيز مطبق على بوابة الترانزستور (Vlk للخلية العصبية وVtau للمشبك)، مما يحدد معدل التسرب. يتم تعريف كسب الإدخال على أنه ذروة الجهد التي تصل إليها مكثفات الغشاء العصبي والتشابكي التي يتم تحفيزها بواسطة نبضة دخل. يتم التحكم في كسب الإدخال بواسطة ترانزستور متحيز آخر يقوم بتعديل تيار الإدخال. تم إجراء محاكاة مونت كارلو باستخدام عملية 130 نانومتر الخاصة بشركة ST Microelectronics لجمع بعض كسب المدخلات وإحصائيات ثبات الوقت. يتم عرض النتائج في الشكل التكميلي 2، حيث يتم قياس كسب الإدخال وثابت الوقت كدالة لجهد التحيز الذي يتحكم في معدل التسرب. تحدد العلامات الخضراء الانحراف المعياري للوقت الثابت عن المتوسط. تمكنت كل من الخلايا العصبية والدوائر التشابكية من التعبير عن نطاق واسع من ثوابت الوقت في حدود 10-5-10-2 ثانية، كما هو مبين في مخطط الشكل التكميلي. كان تضخيم المدخلات (الشكل التكميلي 2 هـ ، د) لتقلب الخلايا العصبية والمشبك حوالي 8٪ و 3٪ على التوالي. تم توثيق هذا النقص جيدًا في الأدبيات: تم إجراء قياسات مختلفة على مجموعة شرائح DYNAP لتقييم عدم التطابق بين مجموعات الخلايا العصبية LIF63. تم قياس المشابك العصبية في شريحة الإشارة المختلطة BrainScale وتم تحليل تناقضاتها، وتم اقتراح إجراء معايرة لتقليل تأثير التباين على مستوى النظام.
وظيفة RRAM في الدوائر العصبية ذات شقين: تعريف البنية (توجيه المدخلات إلى المخرجات) وتنفيذ الأوزان المتشابكة. يمكن استخدام الخاصية الأخيرة لحل مشكلة تباين الدوائر العصبية النموذجية. لقد قمنا بتطوير إجراء معايرة بسيط يتضمن إعادة برمجة جهاز RRAM حتى تلبي الدائرة التي يتم تحليلها متطلبات معينة. بالنسبة لمدخل معين، تتم مراقبة الإخراج وإعادة برمجة RRAM حتى يتم تحقيق السلوك المستهدف. تم تقديم وقت انتظار قدره 5 ثوانٍ بين عمليات البرمجة لحل مشكلة استرخاء RRAM مما يؤدي إلى تقلبات التوصيل العابرة (معلومات تكميلية). يتم ضبط الأوزان المتشابكة أو معايرتها وفقًا لمتطلبات الدائرة العصبية التي يتم تصميمها. يتم تلخيص إجراء المعايرة في خوارزميات إضافية [1، 2] تركز على ميزتين أساسيتين للمنصات العصبية الشكلية، وخطوط التأخير والقرص المضغوط غير الحساس للاتجاه. بالنسبة لدائرة ذات خط تأخير، فإن السلوك المستهدف هو توفير نبضة خرج بتأخير Δt. إذا كان تأخير الدائرة الفعلي أقل من القيمة المستهدفة، فيجب تقليل الوزن التشابكي لـ G3 (يجب إعادة ضبط G3 ثم ضبطه على Icc الحالي المطابق الأقل). على العكس من ذلك، إذا كان التأخير الفعلي أكبر من القيمة المستهدفة، فيجب زيادة توصيل G3 (يجب إعادة ضبط G3 أولاً ثم ضبطه على قيمة Icc أعلى). تتكرر هذه العملية حتى يتطابق التأخير الناتج عن الدائرة مع القيمة المستهدفة ويتم ضبط التسامح لإيقاف عملية المعايرة. بالنسبة للأقراص المضغوطة غير الحساسة للتوجيه، يشارك جهازان RRAM، G1 وG3، في عملية المعايرة. تحتوي هذه الدائرة على مدخلين، Vin0 وVin1، متأخرين بمقدار dt. يجب أن تستجيب الدائرة فقط للتأخيرات التي تقل عن نطاق المطابقة [0,dtCD]. إذا لم تكن هناك ذروة الإخراج، ولكن ذروة الإدخال قريبة، فيجب تعزيز كلا جهازي RRAM لمساعدة الخلية العصبية في الوصول إلى العتبة. على العكس من ذلك، إذا استجابت الدائرة لتأخير يتجاوز النطاق المستهدف لـ dtCD، فيجب تقليل التوصيل. كرر العملية حتى يتم الحصول على السلوك الصحيح. يمكن تعديل تيار الامتثال بواسطة الدائرة التناظرية المدمجة في المرجع. 72.73. باستخدام هذه الدائرة المدمجة، يمكن تنفيذ مثل هذه الإجراءات بشكل دوري لمعايرة النظام أو إعادة استخدامه لتطبيق آخر.
نقوم بتقييم استهلاك الطاقة لنهج معالجة الإشارات العصبية الخاص بنا على وحدة تحكم دقيقة قياسية 32 بت. في هذا التقييم، نفترض التشغيل بنفس الإعداد كما في هذه الورقة، مع جهاز إرسال pMUT واحد ومستقبلي pMUT. تستخدم هذه الطريقة مرشح تمرير النطاق، متبوعًا بخطوة استخراج المغلف (Teeger-Kaiser)، وأخيرًا يتم تطبيق عملية العتبة على الإشارة لاستخراج وقت الرحلة. تم حذف حساب ITD وتحويله إلى زوايا الكشف في التقييم. نحن نعتبر تنفيذ مرشح تمرير النطاق باستخدام مرشح الاستجابة النبضية اللانهائية من الدرجة الرابعة والذي يتطلب 18 عملية فاصلة عائمة. يستخدم استخراج المغلف ثلاث عمليات فاصلة عائمة أخرى، ويتم استخدام العملية الأخيرة لتعيين العتبة. مطلوب ما مجموعه 22 عملية نقطة عائمة لمعالجة الإشارة مسبقًا. الإشارة المرسلة عبارة عن موجة جيبية قصيرة تبلغ 111.9 كيلو هرتز يتم إنشاؤها كل 10 مللي ثانية مما يؤدي إلى تردد تشغيل تحديد المواقع قدره 100 هرتز. استخدمنا معدل أخذ عينات قدره 250 كيلو هرتز للامتثال لـ Nyquist ونافذة 6 مللي ثانية لكل قياس لالتقاط نطاق يبلغ 1 متر. لاحظ أن 6 مللي ثانية هي زمن طيران جسم على بعد متر واحد. يوفر هذا استهلاكًا للطاقة يبلغ 180 ميكروواط للتحويل A/D عند 0.5 MSPS. تبلغ المعالجة المسبقة للإشارة 6.60 MIPS (تعليمات في الثانية)، وتولد 0.75 ميجاوات. ومع ذلك، قد يتحول المتحكم الدقيق إلى وضع الطاقة المنخفضة 69 عندما لا تكون الخوارزمية قيد التشغيل. يوفر هذا الوضع استهلاكًا ثابتًا للطاقة يبلغ 10.8 ميكروواط ووقت استيقاظ يبلغ 113 ميكروثانية. نظرًا لتردد الساعة البالغ 84 ميجاهرتز، يكمل المتحكم الدقيق جميع عمليات الخوارزمية العصبية خلال 10 مللي ثانية، وتحسب الخوارزمية دورة عمل بنسبة 6.3%، وبالتالي باستخدام وضع الطاقة المنخفضة. تبديد الطاقة الناتج هو 244.7 μW. لاحظ أننا حذفنا إخراج ITD من ToF والتحويل إلى زاوية الكشف، وبالتالي نقلل من استهلاك الطاقة لوحدة التحكم الدقيقة. وهذا يوفر قيمة إضافية لكفاءة استخدام الطاقة للنظام المقترح. كشرط مقارنة إضافي، نقوم بتقييم استهلاك الطاقة لطرق تشكيل الشعاع الكلاسيكية المقترحة في المرجع. 31.54 عند تضمينه في نفس وحدة التحكم الدقيقة 68 بجهد إمداد 1.8 فولت. تُستخدم خمسة أغشية pMUT متباعدة بشكل متساوٍ للحصول على بيانات لتشكيل الشعاع. أما بالنسبة للمعالجة نفسها، فإن طريقة تشكيل الشعاع المستخدمة هي الجمع المؤجل. وهو يتألف ببساطة من تطبيق تأخير على المسارات يتوافق مع الفرق المتوقع في أوقات الوصول بين المسار الواحد والمسار المرجعي. إذا كانت الإشارات في الطور، فإن مجموع هذه الإشارات سيكون له طاقة عالية بعد التحول الزمني. إذا كانت خارج الطور، فإن التداخل المدمر سيحد من طاقة مجموعها. في العلاقة. على الشكل. 31، يتم تحديد معدل أخذ العينات قدره 2 ميجاهرتز لتحويل البيانات عبر عدد صحيح من العينات. يتمثل النهج الأكثر تواضعًا في الحفاظ على معدل عينة أكثر خشونة يبلغ 250 كيلو هرتز واستخدام مرشح الاستجابة النبضية المحدودة (FIR) لتجميع التأخيرات الكسرية. سنفترض أن تعقيد خوارزمية تكوين الشعاع يتم تحديده بشكل أساسي من خلال التحول الزمني، حيث يتم ربط كل قناة بمرشح FIR مع 16 نقرة في كل اتجاه. لحساب عدد MIPS المطلوب لهذه العملية، نأخذ في الاعتبار نافذة تبلغ 6 مللي ثانية لكل قياس لالتقاط نطاق يبلغ 1 متر و5 قنوات و11 اتجاهًا لتكوين الشعاع (النطاق +/- 50 درجة في خطوات 10 درجات). 75 قياسًا في الثانية دفعت وحدة التحكم الدقيقة إلى الحد الأقصى وهو 100 MIPS. وصلة. 68، مما أدى إلى تبديد طاقة قدره 11.26 ميجاوات لتبديد طاقة إجمالي قدره 11.71 ميجاوات بعد إضافة مساهمة ADC الموجودة على متن الطائرة.
البيانات الداعمة لنتائج هذه الدراسة متاحة من المؤلف المعني، FM، بناء على طلب معقول.
Indiveri، G. & Sandamirskaya، Y. أهمية المكان والزمان لمعالجة الإشارات في العوامل العصبية: التحدي المتمثل في تطوير عوامل مستقلة منخفضة الطاقة تتفاعل مع البيئة. Indiveri، G. & Sandamirskaya، Y. أهمية المكان والزمان لمعالجة الإشارات في العوامل العصبية: التحدي المتمثل في تطوير عوامل مستقلة منخفضة الطاقة تتفاعل مع البيئة.Indiveri G. وSandamirskaya Y. أهمية المكان والزمان لمعالجة الإشارات في العوامل العصبية: التحدي المتمثل في تطوير عوامل مستقلة منخفضة الطاقة تتفاعل مع البيئة. إنديفيري، جي وسانداميرسكايا، واي. هذا هو السبب. إنديفيري، جي. وسانداميرسكايا، واي.Indiveri G. وSandamirskaya Y. أهمية المكان والزمان لمعالجة الإشارات في العوامل العصبية: التحدي المتمثل في تطوير عوامل مستقلة منخفضة الطاقة تتفاعل مع البيئة.معالجة إشارات IEEE. مجلة 36، 16-28 (2019).
ثورب، SJ وقت وصول الذروة: نظام ترميز فعال للشبكة العصبية. في Eckmiller، R.، Hartmann، G. & Hauske، G. (eds). في Eckmiller، R.، Hartmann، G. & Hauske، G. (eds).في Eckmiller، R.، Hartmann، G. and Hauske، G. (eds.).في Eckmiller، R.، Hartmann، G.، وHauske، G. (eds.). المعالجة المتوازية في الأنظمة العصبية وأجهزة الكمبيوتر 91-94 (North-Holland Elsevier، 1990).
يستهلك Levy, WB & Calvert, VG Communication طاقة أكثر بـ 35 مرة من العمليات الحسابية في القشرة البشرية، ولكن كلا التكاليف ضرورية للتنبؤ برقم المشبك العصبي. يستهلك Levy, WB & Calvert, VG Communication طاقة أكثر بـ 35 مرة من العمليات الحسابية في القشرة البشرية، ولكن كلا التكاليف ضرورية للتنبؤ برقم المشبك العصبي.يستهلك Levy, WB وCalvert, WG Communication طاقة أكثر بـ 35 مرة من العمليات الحسابية في القشرة الدماغية البشرية، ولكن كلا التكلفة ضرورية للتنبؤ بعدد المشابك العصبية. Levy، WB & Calvert، VG Communications يرحبون بزيارتكم في 35 يومًا من اليوم. ليفي، دبليو بي وكالفيرت، في جي للاتصالاتيستهلك Levy, WB وCalvert, WG Communication طاقة أكثر بـ 35 مرة من العمليات الحسابية في القشرة الدماغية البشرية، لكن كلا التكاليف تتطلب التنبؤ بعدد المشابك العصبية.عملية. الأكاديمية الوطنية للعلوم. العلم. الولايات المتحدة 118، https://doi.org/10.1073/pnas.2008173118 (2021).
Dalgaty، T.، Vianello، E.، De Salvo، B. & Casas، J. الحوسبة العصبية المستوحاة من الحشرات. Dalgaty، T.، Vianello، E.، De Salvo، B. & Casas، J. الحوسبة العصبية المستوحاة من الحشرات.Dalgati، T.، Vianello، E.، DeSalvo، B. and Casas، J. الحوسبة العصبية المستوحاة من الحشرات.Dalgati T.، Vianello E.، DeSalvo B. and Casas J. الحوسبة العصبية المستوحاة من الحشرات. حاضِر. رأي. علم الحشرات. 30، 59-66 (2018).
Roy، K.، Jaiswal، A. & Panda، P. نحو الذكاء الآلي القائم على السنبلة مع الحوسبة العصبية. Roy، K.، Jaiswal، A. & Panda، P. نحو الذكاء الآلي القائم على السنبلة مع الحوسبة العصبية. Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. نحو الذكاء الآلي القائم على سبايك مع الحوسبة العصبية.Roy K وJaiswal A وPanda P. الذكاء الاصطناعي القائم على النبض باستخدام الحوسبة العصبية. طبيعة 575، 607-617 (2019).
إنديفيري، جي. وليو، إس.-سي. إنديفيري، جي. وليو، إس.-سي.إنديفيري، جي. وليو، إس.-ك. إنديفيري، جي. وليو، إس.-سي. إنديفيري، جي. وليو، إس.-سي.إنديفيري، جي. وليو، إس.-ك.معالجة الذاكرة والمعلومات في الأنظمة العصبية. عملية. معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات 103، 1379-1397 (2015).
أكوبيان ف. وآخرون. Truenorth: تصميم ومجموعة أدوات لشريحة متشابكة قابلة للبرمجة بقدرة 65 ميجاوات و1 مليون خلية عصبية. معاملات IEEE. التصميم الحاسوبي لأنظمة الدوائر المتكاملة. 34، 1537-1557 (2015).
شيميل، J. وآخرون. عرض حي: نسخة مصغرة من نظام BrainScaleS العصبي على نطاق اللوحة. ندوة IEEE الدولية لعام 2012 حول الدوائر والأنظمة (ISCAS)، (IEEE ed.) 702-702 (2012).
Moradi، S.، Qiao، N.، Stefanini، F. & Indiveri، G. بنية متعددة النواة قابلة للتطوير مع هياكل ذاكرة غير متجانسة للمعالجات الديناميكية العصبية غير المتزامنة (DYNAPs). Moradi، S.، Qiao، N.، Stefanini، F. & Indiveri، G. بنية متعددة النواة قابلة للتطوير مع هياكل ذاكرة غير متجانسة للمعالجات الديناميكية العصبية غير المتزامنة (DYNAPs).Moradi S.، Qiao N.، Stefanini F. و Indiviri G. بنية متعددة النواة قابلة للتطوير مع هياكل ذاكرة غير متجانسة للمعالجات الديناميكية العصبية غير المتزامنة (DYNAP). مورادي، إس.، تشياو، إن.، ستيفانيني، إف. آند إنديفيري، جي. شكرا جزيلا. Moradi، S.、Qiao، N.、Stefanini، F. & Indiveri، G. نوع من الهندسة المعمارية متعددة النواة القابلة للتوسيع، مع بنية ذاكرة فريدة للمعالجة العصبية الديناميكية (DYNAP).Moradi S.، Qiao N.، Stefanini F. و Indiviri G. بنية متعددة النواة قابلة للتطوير مع هياكل ذاكرة غير متجانسة للمعالجات الديناميكية العصبية غير المتزامنة (DYNAP).معاملات IEEE في العلوم الطبية الحيوية. النظام الكهربائي. 12، 106-122 (2018).
ديفيس، M. وآخرون. Loihi: معالج عصبي متعدد النواة مع التعلم المضمن. آي إي إي إي مايكرو 38، 82-99 (2018).
Furber، SB، Galluppi، F.، Temple، S. & Plana، LA مشروع SpiNNaker. Furber، SB، Galluppi، F.، Temple، S. & Plana، LA مشروع SpiNNaker.مشروع Ferber SB، وGalluppi F.، وTemple S.، وPlana LA SpiNNaker.مشروع Ferber SB، وGalluppi F.، وTemple S.، وPlana LA SpiNNaker. عملية. معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات 102، 652-665 (2014).
ليو، S.-K. & Delbruck، T. الأنظمة الحسية العصبية. & Delbruck، T. الأنظمة الحسية العصبية.و Delbrück T. الأنظمة الحسية العصبية. & ديلبروك، تي. & ديلبروك، T.و Delbrück T. الجهاز الحسي العصبي.حاضِر. رأي. علم الأحياء العصبي. 20، 288-295 (2010).
تشوب، T. وآخرون. التكامل الحسي العصبي لتوطين مصدر الصوت وتجنب الاصطدام. في عام 2019 في مؤتمر IEEE حول الدوائر والأنظمة الطبية الحيوية (BioCAS)، (IEEE Ed.) 1–4 (2019).
Risi، N.، Aimar، A.، Donati، E.، Solinas، S. & Indiveri، G. بنية عصبية قائمة على سبايك للرؤية المجسمة. Risi، N.، Aimar، A.، Donati، E.، Solinas، S. & Indiveri، G. بنية عصبية قائمة على سبايك للرؤية المجسمة.Risi N، وAymar A، وDonati E، وSolinas S، وIndiveri G. بنية رؤية مجسمة عصبية قائمة على السنبلة. ريسي، ن.، أيمار، أ.، دوناتي، إي.، سوليناس، إس. آند إنديفيري، جي. ريسي، ن.، أيمار، أ.، دوناتي، إي.، سوليناس، إس. وإنديفيري، جي.Risi N، Aimar A، Donati E، Solinas S، و Indiveri G. الهندسة العصبية المستندة إلى Spike للرؤية المجسمة.أمام. الروبوتات العصبية 14, 93 (2020).
Osswald، M.، Ieng، S.-H.، Benosman، R. & Indiveri، G. نموذج شبكة عصبية متصاعدة من 3Dperception لأنظمة الرؤية المجسمة العصبية القائمة على الأحداث. Osswald، M.، Ieng، S.-H.، Benosman، R. & Indiveri، G. نموذج شبكة عصبية متصاعدة من 3Dperception لأنظمة الرؤية المجسمة العصبية القائمة على الأحداث.Oswald، M.، Ieng، S.-H.، Benosman، R.، and Indiveri، G. نموذج إدراك الشبكة العصبية النبضية ثلاثية الأبعاد لأنظمة الرؤية المجسمة العصبية المبنية على الأحداث. Osswald، M.، Ieng، S.-H.، Benosman، R. & Indiveri، G. Osswald، M.، Ieng، S.-H.، Benosman، R. & Indiveri، G. 3Dperception 脉冲神经网络模型.Oswald، M.، Ieng، S.-H.، Benosman، R.، and Indiveri، G. نموذج الشبكة العصبية Spiked 3Dperception لنظام رؤية ستيريو عصبي الشكل قائم على الحدث.العلم. التقرير 7، 1-11 (2017).
دالجاتي، T. وآخرون. يتضمن كشف الحركة الأساسي المستوحى من الحشرات ذاكرة مقاومة وشبكات عصبية متفجرة. نظام هجين حيوي بيونيك. 10928، 115-128 (2018).
دانجيلو، G. وآخرون. كشف الحركة اللامركزية القائم على الحدث باستخدام الترميز التفاضلي الزمني. أمام. علم الأعصاب. 14، 451 (2020).