Berriak

Mundu errealeko datuak prozesatzeko aplikazioek trinko, latentzia baxuko eta potentzia baxuko konputazio-sistemak behar dituzte. Gertaeren araberako konputazio gaitasunekin, metal-oxido-erdieroale osagarrien arkitektura neuromorfiko memristibo hibridoek hardware-oinarri ezin hobea eskaintzen dute zeregin horietarako. Sistema horien potentzial osoa erakusteko, mundu errealeko objektuak lokalizatzeko aplikazioetarako sentsoreak prozesatzeko soluzio integrala proposatzen eta frogatzen dugu esperimentalki. Hontzaren neuroanatomiatik inspiratuta, gertaeretan oinarritutako objektuak lokalizatzeko sistema bioinspiratu bat garatu dugu, punta-puntako transduktore mikromekaniko piezoelektriko bat eta grafiko konputazionaletan oinarritutako memoria erresistentzia neuromorfikoarekin konbinatzen dituena. Memorian oinarritutako kointzidentzia-detektagailu erresistentea, atzerapen-lerroaren zirkuituak eta guztiz pertsonalizagarria den ultrasoinu transduktore bat dituen fabrikatutako sistema baten neurketak erakusten ditugu. Emaitza esperimental hauek sistema mailan simulazioak kalibratzeko erabiltzen ditugu. Ondoren, simulazio hauek objektuen lokalizazio-ereduaren bereizmen angeluarra eta energia-eraginkortasuna ebaluatzeko erabiltzen dira. Emaitzek erakusten dute gure planteamendua zeregin bera egiten duten mikrokontrolagailuek baino energia eraginkorragoa izan daitekeela hainbat magnitude-ordena.
Nonahiko informatikaren garai batean sartzen ari gara, non zabaldutako gailu eta sistema kopurua esponentzialki hazten ari den gure eguneroko bizitzan laguntzeko. Sistema hauek etengabe funtzionatuko dutela aurreikusten da, ahalik eta energia gutxien kontsumituz, sentsore anitzetatik biltzen dituzten datuak denbora errealean interpretatzen ikasten duten bitartean eta sailkapen- edo ezagutze-lanen ondorioz irteera bitarra sortzen ikasten duten bitartean. Helburu hori lortzeko beharrezkoa den urrats garrantzitsuenetako bat zentzumen-datu zaratatsu eta askotan osatugabeetatik informazio erabilgarria eta trinkoa ateratzea da. Ingeniaritza konbentzionaleko ikuspegiek sentsoreen seinaleak abiadura konstante eta altuan lagintzen dituzte, eta datu kopuru handiak sortzen dituzte sarrera erabilgarriak ez badira ere. Horrez gain, metodo hauek seinale digital prozesatzeko teknika konplexuak erabiltzen dituzte sarrerako datuak (askotan zaratatsuak) aurreprozesatzeko. Horren ordez, biologiak irtenbide alternatiboak eskaintzen ditu zentzumen-datu zaratatsuak prozesatzeko energetikoki eraginkorrak, asinkronoak, gertaerak bultzatutako ikuspegiak (puntak)2,3. Konputazio neuromorfikoak sistema biologikoetan hartzen du inspirazio kostuak murrizteko energia eta memoria eskakizunei dagokienez, seinaleak prozesatzeko metodo tradizionalekin alderatuta4,5,6. Duela gutxi, helburu orokorreko garunean oinarritutako sistema berritzaileak frogatu dira bulkada-sareak ezartzen dituzten neurona-sareak (TrueNorth7, BrainScaleS8, DYNAP-SE9, Loihi10, Spinnaker11). Prozesadore hauek potentzia baxuko, latentzia baxuko irtenbideak eskaintzen dituzte ikaskuntza automatikorako eta zirkuitu kortikalen modelizaziorako. Haien energia-eraginkortasuna guztiz ustiatzeko, prozesadore neuromorfo hauek zuzenean konektatu behar dira gertaerak gidatutako sentsoreekin12,13. Hala ere, gaur egun ukipen-gailu gutxi batzuk baino ez dira zuzenean gertaerak gidatutako datuak ematen dituztenak. Adibide nabarmenak dira ikusmen-sentsore dinamikoak (DVS) ikusmen-aplikazioetarako, hala nola jarraipena eta mugimendua detektatzeko14,15,16,17 silizio-koklea18 eta entzumen-sentsore neuromorfikoak (NAS)19 entzumen-seinalea prozesatzeko, usaimen-sentsoreak20 eta ukimenaren adibide ugari21,22. . ehundura-sentsoreak.
Artikulu honetan, garatu berri den gertaerak gidatutako entzumen-prozesatzeko sistema aurkezten dugu objektuen lokalizazioari aplikatuta. Hemen, lehen aldiz, objektuak lokalizatzeko muturreko sistema bat deskribatzen dugu, punta-puntako mikromekanizatutako ultrasoinu transduktore piezoelektriko bat (pMUT) konektatuz lortutako amaierako sistema bat memoria erresistentzia neuromorfikoan (RRAM) oinarritutako grafiko konputazional batekin. RRAM erabiltzen duten memoriako konputazio-arkitekturak irtenbide itxaropentsuak dira potentzia-kontsumoa murrizteko23,24,25,26,27,28,29. Haien berezko ez-hegazkortasuna (informazioa gordetzeko edo eguneratzeko energia-kontsumo aktiborik behar ez izatea) konputazio neuromorfikoaren izaera asinkronoarekin eta gertaeretan oinarritutako izaerarekin, sistema inaktibo dagoenean ia energia-kontsumorik ez izatea eragiten du. Ultrasoinu transduktore piezoelektriko mikromakinizatuak (pMUT) silizioan oinarritutako ultrasoinu transduktore merke eta miniaturizatuak dira, transmisore eta hartzaile gisa jarduteko gai direnak30,31,32,33,34. Sentsore integratuek jasotako seinaleak prozesatzeko, hontz neuroanatomiatik inspiratu ginen35,36,37. Tyto alba hontza gaueko ehizarako gaitasun nabarmenengatik ezaguna da entzumen lokalizazio sistema oso eraginkor bati esker. Harraparien kokapena kalkulatzeko, hontzaren lokalizazio sistemak hegaldiaren denbora (ToF) kodetzen du harrapakinen soinu-uhinak hontzaren belarrietara edo soinu-hartzaileetara iristen direnean. Belarrien arteko distantzia kontuan hartuta, bi ToF neurketen arteko diferentziak (Interaural Time Difference, ITD) xedearen azimut-posizioa analitikoki kalkulatzea ahalbidetzen du. Sistema biologikoak ekuazio aljebraikoak ebazteko ez diren arren, oso eraginkortasunez ebatzi ditzakete lokalizazio arazoak. Hontzaren nerbio-sistemak kointzidentzia-detektagailuen (CD)35 neurona multzo bat erabiltzen du (hau da, beherantz kitzikazio-amaiera konbergenteetara hedatzen diren erpinen arteko denbora-korrelazioak detektatzeko gai diren neuronak)38,39 grafiko konputazionaletan antolatuta kokapen-arazoak ebazteko.
Aurreko ikerketek erakutsi dute metal-oxido-erdieroale (CMOS) hardware osagarria eta RRAM-n oinarritutako hardware neuromorfikoa hontzaren beheko kolikuluan ("entzumen-kortexean") inspiratutako posizioa kalkulatzeko metodo eraginkorra dela ITD13, 40, 41, 41. 42, 43, 44, 45, 46. Hala ere, oraindik frogatu gabe dago entzumen-seinaleak grafiko konputazional neuromorfikoekin lotzen dituzten sistema neuromorfiko osoen potentziala. Arazo nagusia CMOS zirkuitu analogikoen berezko aldakortasuna da, eta horrek partida detektatzeko zehaztasuna eragiten du. Berriki, ITD47 estimazioen zenbakizko inplementazio alternatiboak frogatu dira. Artikulu honetan, RRAM-ek konduktantzia-balioa modu ez-hegazkor batean aldatzeko duen gaitasuna erabiltzea proposatzen dugu, zirkuitu analogikoen aldakortasunari aurre egiteko. 111,9 kHz-ko maiztasunarekin funtzionatzen duen pMUT igorle-mintz bat, pMUT-eko bi mintz hartzaile (sentsore) eta hontza belarriak simulatzen dituzten sistema esperimental bat ezarri dugu. pMUT detekzio sistema eta RRAM-n oinarritutako ITD grafiko konputazionala esperimentalki ezaugarritu ditugu gure lokalizazio sistema probatzeko eta bere bereizmen angeluarra ebaluatzeko.
Gure metodoa lokalizazio-zeregin bera egiten duen mikrokontrolagailu baten inplementazio digital batekin konparatzen dugu ohiko beamforming edo metodo neuromorfikoak erabiliz, baita erreferentzian proposatzen den ITD estimaziorako eremuko ate programagarri bat (FPGA) batekin. 47. Konparaketa honek proposatutako RRAM-n oinarritutako sistema neuromorfiko analogikoaren potentzia-eraginkortasun lehiakorra nabarmentzen du.
Objektuen lokalizazio-sistema zehatz eta eraginkor baten adibiderik deigarrienetako bat hontzan aurki daiteke35,37,48. Iluntzean eta egunsentian, hontza (Tyto Alba) entzute pasiboan oinarritzen da batez ere, harrapakin txikiak aktiboki bilatzen ditu, hala nola saguak edo saguak. Entzumen-aditu hauek harrapakinen entzumen-seinaleak zehaztasun harrigarriz (2° inguru)35 lokalizatu ditzakete, 1a irudian ikusten den bezala. Hontzak soinu-iturrien kokapena plano azimutalean (horizontalean) ondorioztatzen du sarrerako hegaldi-denboraren (ITD) diferentziatik soinu-iturritik bi belarrietara. ITD konputazio-mekanismoa Jeffress-ek proposatu zuen49,50, geometria neuronalean oinarritzen dena eta funtsezko bi osagai behar ditu: axoia, neurona baten nerbio-zuntza atzerapen-lerro gisa jarduten duena eta kointzidentzia-detektagailuen neurona sorta bat sistema konputazional batean antolatuta. grafikoa 1b irudian ikusten den moduan. Soinua belarrira iristen da azimutaren menpeko denbora atzerapenarekin (ITD). Soinua belarri bakoitzean punta-eredu batean bihurtzen da. Ezkerreko eta eskuineko belarrietako axoiek atzerapen-lerro gisa jokatzen dute eta CD neuronetan bat egiten dute. Teorian, bat datozen neurona sorta bateko neurona bakarrak jasoko du sarrera aldi berean (non atzerapena zehatz-mehatz ezeztatzen den) eta gehienez su hartuko du (alboko zelulek ere sua egingo dute, baina maiztasun txikiagoan). Zenbait neurona aktibatzea helburuak espazioan duen posizioa kodetzen du, ITDa angelu bihurtu gabe. Kontzeptu hau 1c irudian laburbiltzen da: adibidez, soinua eskuineko aldetik badator eskuineko belarritik sarrerako seinaleak ezkerreko belarritik datorren bidea baino bide luzeagoa egiten duenean, ITD kopurua konpentsatzen, adibidez, 2 neurona bat datorrenean. Beste era batera esanda, CD bakoitzak ITD jakin bati erantzuten dio (atzerapen optimoa deritzona) atzerapen axonalaren ondorioz. Horrela, garunak denborazko informazioa informazio espaziala bihurtzen du. Mekanismo horren froga anatomikoak aurkitu dira37,51. Fase blokeatuta dauden makronukleoen neuronek sarrerako soinuei buruzko denborazko informazioa gordetzen dute: izenak dioen bezala, seinale-fase jakin batzuetan tiro egiten dute. Jeffress ereduko kointzidentzia-detektagailuak nukleo laminarrean aurki daitezke. Neurona makronuklearren informazioa jasotzen dute, zeinen axoiek atzerapen-lerro gisa jokatzen baitute. Atzerapen-lerroak ematen duen atzerapenaren zenbatekoa axoiaren luzeraren arabera azal daiteke, baita eroapen-abiadura aldatzen duen beste mielinizazio-eredu bat ere. Hontzaren entzumen-sisteman inspiratuta, objektuak lokalizatzeko sistema biomimetikoa garatu dugu. Bi belarriak pMUT bi hargailuz irudikatzen dira. Soinu-iturria haien artean kokatutako pMUT transmisorea da (1a. irudia), eta grafiko konputazionala RRAM-n oinarritutako CD zirkuitu sare batek osatzen du (1b. irudia, berdea), sarrerak atzeratuta dauden CD neuronen papera betez. zirkuituan zehar, atzerapen-lerroek (urdinak) kontrapartida biologikoan axoi bezala jokatzen dute. Proposatutako zentzumen-sistema hontzaren funtzionamendu-maiztasuna desberdina da, zeinaren entzumen-sistema 1-8 kHz-ko tartean funtzionatzen duen, baina lan honetan 117 kHz inguruko pMUT sentsoreak erabiltzen dira. Ultrasoinu transduktore baten aukeraketa irizpide teknikoen eta optimizazioen arabera hartzen da kontuan. Lehenik eta behin, jasotzeko banda-zabalera maiztasun bakar batera mugatzeak neurketaren zehaztasuna hobetzen du eta prozesatzeko osteko urratsa errazten du. Gainera, ultrasoinuen funtzionamenduak igorritako pultsuak ez direla entzuten abantaila du, beraz, ez dute jendea molestatu, haien entzumen tartea ~ 20-20 kHz baita.
hontzak soinu-uhinak jasotzen ditu helburu batetik, kasu honetan harrapakinak mugitzen dituena. Soinu-uhinaren hegaldi-denbora (ToF) desberdina da belarri bakoitzeko (harrapakina hontzaren aurrean zuzenean ez badago behintzat). Puntu-lerroak soinu-uhinek hontzaren belarrietara iristeko egiten duten bidea erakusten du. Harrapakinak plano horizontalean zehatz-mehatz lokalizatu daitezke bi bide akustikoen arteko luzera-diferentziaren eta dagokion interaural denbora-diferentziaren (ITD) oinarrituta (ezkerreko irudia 74. erref., copyright 2002, Society for Neuroscience). Gure sisteman, pMUT igorleak (urdin iluna) xedean errebotatzen diren soinu-uhinak sortzen ditu. islatutako ultrasoinu-uhinak bi pMUT hargailuek jasotzen dituzte (berde argia) eta prozesadore neuromorfikoak (eskuinean) prozesatzen ditu. b ITD (Jeffress) eredu konputazional bat, hontzaren belarrietara sartzen diren soinuak nola kodetzen diren lehenik nukleo handian (NM) fase-blokeatutako erpin gisa, eta gero nukleo lamelarreko bat datozen neurona detektagailuen sare geometrikoki antolatuta erabiliz. Tramitazioa (Herbehereak) (ezkerrean). Atzerapen-lerroak eta kointzidentzia-detektagailuen neuronak konbinatzen dituen neuroITD grafiko konputazional baten ilustrazioa, hontza biosentsore sistema modelatu daiteke RRAM-en oinarritutako zirkuitu neuromorfikoak erabiliz (eskuinean). c Jeffress-en mekanismo nagusiaren eskema, ToF-en aldea dela eta, bi belarriek soinu-estimuluak une desberdinetan jasotzen dituzte eta bi muturretatik detektagailura bidaltzen dituzte axoiak. Axoiak kointzidentzia-detektagailuen (CD) neurona-multzo baten parte dira, eta horietako bakoitzak modu selektiboan erantzuten die denborarekin oso erlazionatuta dauden inputei. Ondorioz, denbora-diferentzia txikienarekin sarrerak iristen diren CDak bakarrik kitzikatzen dira maximo (ITD zehazki konpentsatzen da). Orduan, CDak xedearen posizio angeluarra kodetuko du.
Ultrasoinu-transduktore mikromekaniko piezoelektrikoak ultrasoinu-transduktore eskalagarriak dira, CMOS teknologia aurreratuarekin integra daitezkeenak31,32,33,52 eta transduktore bolumetriko tradizionalak baino hasierako tentsio eta potentzia-kontsumo txikiagoa dutenak53. Gure lanean, mintzaren diametroa 880 µm-koa da, eta erresonantzia-maiztasuna 110-117 kHz tartean banatzen da (2a. irudia, ikus Metodoak xehetasunetarako). Hamar proba-gailuko lote batean, batez besteko kalitate-faktorea 50 ingurukoa izan zen (erref. 31). Teknologia heldutasun industriala iritsi da eta ez dago berez bioinspiratua. pMUT film ezberdinetako informazioa konbinatzea teknika ezaguna da, eta pMUTetatik angeluen informazioa lor daiteke, adibidez, beamforming teknikak erabiliz31,54. Hala ere, angeluaren informazioa ateratzeko beharrezkoa den seinalearen prozesamendua ez da egokia potentzia baxuko neurketetarako. Proposatutako sistemak pMUT datu neuromorfikoen aurreprozesatzeko zirkuitua Jeffress ereduan inspiratutako RRAM-n oinarritutako konputazio neuromorfiko grafiko batekin konbinatzen du (2c irudia), energia-eraginkortasuna eta baliabideak mugatzen dituen hardware irtenbide alternatibo bat eskainiz. Esperimentu bat egin genuen, eta bertan bi pMUT sentsore jarri ziren gutxi gorabehera 10 cm-ko distantziara, bi mintz hartzaileek jasotako ToF soinu desberdinak ustiatzeko. Hargailuen artean igorle gisa jarduten duen pMUT bat dago. Helburua 12 cm-ko zabalerako PVCzko plaka bat zen, pMUT gailuaren aurrean D distantzian kokatua (2b. irudia). Hartzaileak objektutik islatutako soinua grabatzen du eta soinu-uhina igarotzean ahalik eta gehien erreakzionatzen du. Errepikatu esperimentua objektuaren posizioa aldatuz, D distantziak eta θ angeluak zehaztuta. Esteka batean inspiratuta. 55, pMUT seinale gordinen aurreprozesamendu neuromorfiko bat proposatzen dugu islatutako uhinak gailur bihurtzeko grafiko konputazional neuromorfiko bat sartzeko. Piko anplitudeari dagokion ToF bi kanaletatik ateratzen da eta gailur indibidualen denbora zehatz gisa kodetzen da. irudian. 2c-k pMUT sentsorea RRAM-n oinarritutako grafiko konputazional batekin interfazea egiteko beharrezkoa den zirkuituak erakusten ditu: pMUT bi hargailuetako bakoitzarentzat, seinale gordina banda-pasa iragazten da leuntzeko, zuzentzeko eta, ondoren, leaky integratzailera pasatzen da gainditzeko moduan. atalase dinamikoak (2d. irud.) irteerako gertaera (pika) eta tiro (LIF) neurona sortzen du: irteerako piko-denborak detektatutako hegaldi-denbora kodetzen du. LIF atalasea pMUT erantzunaren arabera kalibratzen da, eta horrela, gailu batetik bestera pMUT aldakortasuna murrizten da. Planteamendu honekin, soinu-uhin osoa memorian gorde eta gero prozesatu beharrean, soinu-uhinaren ToF-ri dagokion gailurra sortzen dugu, memoria erresistentearen grafiko konputazionalaren sarrera osatzen duena. Pikak atzerapen-lerroetara zuzenean bidaltzen dira eta konputazio neuromorfiko grafikoetan partiduak detektatzeko moduluekin paralelizatuta daude. Transistoreen ateetara bidaltzen direnez, ez da anplifikazio-zirkuitu osagarririk behar (ikus 4. irudi osagarria xehetasunetarako). pMUT-ek eta proposatutako seinalea prozesatzeko metodoak eskaintzen duen lokalizazio-zehaztasun angeluarra ebaluatzeko, ITDa (hau da, bi hargailuek sortutako gailur-gertaeren arteko denbora-aldea) neurtu dugu, objektuaren distantzia eta angelua aldatu egiten ziren heinean. Ondoren, ITD analisia angeluetara bihurtu zen (ikus Metodoak) eta objektuaren posizioaren arabera marraztu zen: neurtutako ITDan ziurgabetasuna handitu zen objektuarekiko distantzia eta angeluarekin (2e,f irudiak). Arazo nagusia pMUT erantzunean gailur-zarata erlazioa (PNR) da. Zenbat eta urrunago egon objektua, orduan eta txikiagoa izango da seinale akustikoa, eta horrela PNR murriztuko da (2f. irudia, marra berdea). PNR gutxitzeak ITD estimazioan ziurgabetasuna areagotzea dakar, eta ondorioz, lokalizazio-zehaztasuna areagotzen da (2f. irudia, marra urdina). Transmisoretik 50 cm-ko distantziara dagoen objektu baterako, sistemaren zehaztasun angeluarra 10°-koa da gutxi gorabehera. Sentsorearen ezaugarriek ezarritako muga hori hobetu daiteke. Esaterako, igorleak bidalitako presioa handitu daiteke, eta horrela pMUT mintza gidatzen duen tentsioa handitu daiteke. Igorritako seinalea anplifikatzeko beste irtenbide bat hainbat transmisore konektatzea da 56. Soluzio hauek detekzio-eremua handituko dute energia-kostuak handitzearen kontura. Hobekuntza gehigarriak egin daitezke hartzailearen aldetik. pMUT-ren hargailuaren zarata zorua nabarmen murriztu daiteke pMUT eta lehen etapako anplifikadorearen arteko konexioa hobetuz, gaur egun hari-konexioekin eta RJ45 kableekin egiten dena.
a 880 µm-ko sei mintz dituen pMUT kristal baten irudia 1,5 mm-ko altueran integratuta. b Neurketaren konfigurazioaren eskema. Helburua θ azimut posizioan eta D distantzian kokatzen da. pMUT igorleak 117,6 kHz-ko seinalea sortzen du, xedetik errebotatzen dena eta bi pMUT hargailuetara iristen da hegaldi-denbora desberdinarekin (ToF). Desberdintasun horrek, entzumen arteko denbora-diferentzia (ITD) gisa definitzen du, objektu baten posizioa kodetzen du eta bi sentsore hargailuen erantzun gorena kalkulatuz estimatu daiteke. c pMUT seinale gordina piken sekuentzia bihurtzeko aurreprozesatzeko urratsen eskema (hau da, konputazio neuromorfiko grafikorako sarrera). pMUT sentsoreak eta grafiko konputazional neuromorfikoak fabrikatu eta probatu dira, eta aurreprozesaketa neuromorfikoa softwarearen simulazioan oinarritzen da. d pMUT mintzaren erantzuna seinale bat jasotzean eta erpin-domeinu bihurtzean. e Tokiko zehaztasun angelu esperimentala objektuaren angeluaren (Θ) eta xede objektuarekiko distantziaren (D) arabera. ITD erauzketa metodoak gutxi gorabehera 4°C-ko gutxieneko bereizmen angeluarra eskatzen du. f Zehaztasun angeluarra (lerro urdina) eta dagokion gailur-zarata erlazioa (lerro berdea) objektuaren distantziaren aldean Θ = 0-rako.
Memoria erresistenteak informazioa eroale ez-hegazkor batean gordetzen du. Metodoaren oinarrizko printzipioa maila atomikoan materialaren aldaketak bere eroankortasun elektrikoaren aldaketa eragiten duela da57. Hemen oxidoan oinarritutako memoria erresistentea erabiltzen dugu, goiko eta beheko titaniozko eta titanio nitrurozko elektrodoen artean hafnio dioxidozko 5 nm-ko geruzaz osatutakoa. RRAM gailuen eroankortasuna elektrodoen artean oxigeno hutsuneen harizpi eroaleak sortu edo hausten dituen korronte/tentsio uhin forma bat aplikatuz alda daiteke. Horrelako gailuak58 batera txertatu genituen 130 nm-ko CMOS prozesu estandar batean fabrikatutako zirkuitu neuromorfiko birkonfiguragarri bat sortzeko kointzidentzia-detektagailu bat eta atzerapen-lerro-zirkuitu bat ezarriz (3a. irudia). Gailuaren izaera ez-hegazkorra eta analogikoa, zirkuitu neuromorfikoaren gertaerak bultzatutako izaerarekin konbinatuta, energia-kontsumoa gutxitzen du. Zirkuituak berehalako pizteko/itzaltzeko funtzioa du: piztu eta berehala funtzionatzen du, zirkuitua inaktibo dagoenean energia guztiz itzaltzeko aukera ematen du. Proposatutako eskemaren eraikuntza-bloke nagusiak irudian agertzen dira. 3b. Erresistentzia bakarreko transistore bakarreko N (1T1R) egitura paraleloz osatuta dago, zeinak korronte haztatuak hartzen diren pisu sinaptikoak kodetzen dituztenak, bikote diferentzial integratzaile baten (DPI) sinapsi arruntean injektatzen direnak59, eta, azkenik, sinapsian injektatzen dira integrazioarekin eta integrazioarekin. isurketa. aktibatuta (LIF) neurona 60 (ikusi Metodoak xehetasunetarako). Sarrerako igoerak 1T1R egituraren ateari aplikatzen zaizkio ehunka nanosegundoko iraupena duen tentsio-pultsuen sekuentzia baten moduan. Memoria erresistentea egoera eroale altuan (HCS) jar daiteke Vtop-i kanpoko erreferentzia positibo bat aplikatuz Vbottom lurrarekin dagoenean, eta egoera eroale baxuan (LCS) berrezarri Vbottom-i tentsio positiboa aplikatuz Vtop lurretik dagoenean. HCSren batez besteko balioa SET-aren (ICC) programazio-korrontea (konplientzia) mugatuz kontrola daiteke serie transistorearen ate-iturburuko tentsioarekin (3c. irudia). Zirkuituan RRAM-en funtzioak bi dira: sarrerako pultsuak zuzentzen eta hazten dituzte.
Ekorketa-mikroskopio elektronikoaren (SEM) irudia HfO2 1T1R RRAM gailu urdin baten irudia 130 nm CMOS teknologian integratutako transistore hautatzaileak (650 nm zabalean) berdez. b Proposatutako eskema neuromorfikoaren oinarrizko elementuak. Sarrerako tentsio-pultsuek (gailurrak) Vin0 eta Vin1 korrontea kontsumitzen dute Ipisua, 1T1R egiturako G0 eta G1 eroapen-egoeren proportzionala dena. Korronte hori DPI sinapsietan injektatzen da eta LIF neuronak kitzikatzen ditu. RRAM G0 eta G1 HCS eta LCS-en instalatuta daude hurrenez hurren. c Eroapen-dentsitate metatuaren funtzioa 16K RRAM gailuen talde baten ICC korronteen bat-etortzearen funtzioa, eroapen-maila eraginkortasunez kontrolatzen duena. d Zirkuituaren neurketak (a) ataleko G1-ek (LCSn) Vin1-en (berdea) sarrera modu eraginkorrean blokeatzen duela erakusten dute, eta, hain zuzen ere, irteerako neuronaren mintzaren tentsioak Vin0-ren sarrera urdinari soilik erantzuten diola. RRAMak modu eraginkorrean zehazten ditu zirkuituko konexioak. e (b) ataleko zirkuituaren neurketa, G0 konduktantzia-balioak Vmem mintzaren tentsioan duen eragina erakusten duena, Vin0 tentsio-pultsu bat aplikatu ondoren. Zenbat eta eroankortasun handiagoa, orduan eta erantzun indartsuagoa izango da: beraz, RRAM gailuak I/O konexioaren haztapena ezartzen du. Zirkuituan neurketak egin dira eta RRAM-en funtzio bikoitza, bideratzea eta sarrerako pultsuen haztapena erakusten dute.
Lehenik eta behin, oinarrizko eroapen-egoera bi daudenez (HCS eta LCS), RRAMek sarrerako pultsuak blokeatu edo galdu ditzakete LCS edo HCS egoeran daudenean, hurrenez hurren. Ondorioz, RRAM-k modu eraginkorrean zehazten ditu zirkuituko konexioak. Hau da arkitektura birkonfiguratu ahal izateko oinarria. Hori erakusteko, 3b irudiko zirkuitu blokearen fabrikatutako zirkuitu inplementazioa deskribatuko dugu. G0-ri dagokion RRAM HCSn programatzen da, eta bigarren RRAM G1 LCSn. Sarrerako pultsuak Vin0 eta Vin1-i aplikatzen zaizkie. Irteerako neuronetan sarrerako bi sekuentzien ondorioak aztertu ziren neuronaren mintzaren tentsioa eta irteerako seinalea osziloskopio baten bidez bilduz. Esperimentuak arrakasta izan zuen HCS gailua (G0) soilik neuronaren pultsura konektatu zenean mintzaren tentsioa estimulatzeko. Hau 3d irudian frogatzen da, non pultsu-tren urdinak mintz-tentsioa mintz-kondentsadorean pilatzen duen, eta pultsu-tren berdeak mintzaren tentsioa konstante mantentzen duen bitartean.
RRAM-en bigarren funtzio garrantzitsua konexio-pisuen ezarpena da. RRAM-ren eroankortasun analogikoaren doikuntza erabiliz, I/O konexioak horren arabera haztatu daitezke. Bigarren esperimentuan, G0 gailua HCS maila ezberdinetan programatu zen, eta sarrerako pultsua VIn0 sarrerari aplikatu zitzaion. Sarrerako pultsuak korronte bat (Ipisua) ateratzen du gailutik, konduktantziarekin eta dagokion potentzial jaitsierarekin proportzionala dena Vtop - Vbot. Korronte haztatu hori DPI sinapsietan eta LIF irteerako neuronetan injektatzen da. Irteerako neuronen mintz-tentsioa osziloskopio baten bidez erregistratu eta 3d irudian bistaratu zen. Neurona-mintzaren tentsio-gailurra sarrera-pultsu bakar bati erantzuten dion memoria erresistentearen eroankortasunarekiko proportzionala da, RRAM pisu sinaptikoko elementu programagarri gisa erabil daitekeela frogatuz. Aurretiazko bi proba hauek erakusten dute proposatutako RRAMean oinarritutako plataforma neuromorfikoa Jeffress oinarrizko mekanismoaren oinarrizko elementuak ezartzeko gai dela, hots, atzerapen-lerroa eta kointzidentzia-detektagailuaren zirkuitua. Zirkuitu-plataforma ondoz ondoko blokeak elkarren ondoan pilatuz eraikitzen da, adibidez, 3b irudiko blokeak, eta haien ateak sarrera-lerro komun batera konektatuz. Bi sarrera jasotzen dituzten bi irteerako neuronaz osatutako plataforma neuromorfiko bat diseinatu, fabrikatu eta probatu genuen (4a. irudia). Zirkuitu-diagrama 4b irudian ageri da. Goiko 2 × 2 RRAM matrizeak sarrerako pultsuak irteerako bi neuronatara bideratzeko aukera ematen du, eta beheko 2 × 2 matrizeak bi neuronen (N0, N1) konexio errepikakorrak ahalbidetzen ditu. Plataforma hau atzerapen-lerroaren konfigurazio batekin eta kointzidentzia-detektagailuaren bi funtzio ezberdinekin erabil daitekeela frogatzen dugu, 4c-e irudiko neurketa esperimentalek erakusten duten moduan.
0 eta 1 bi sarrera jasotzen dituzten N0 eta N1 irteerako bi neuronek osatutako zirkuitu-diagrama. Arrayaren goiko lau gailuek konexio sinaptikoak definitzen dituzte sarreratik irteerara, eta beheko lau zelulek neuronen arteko konexio errepikakorrak definitzen dituzte. Koloretako RRAMek eskuineko HCSn konfiguratutako gailuak adierazten dituzte: HCSko gailuek konexioak ahalbidetzen dituzte eta pisuak adierazten dituzte, LCSko gailuek, berriz, sarrerako pultsuak blokeatzen dituzte eta irteerako konexioak desgaitzen dituzte. b Zirkuituaren (a) diagrama urdinez nabarmendutako zortzi RRAM moduluekin. c Atzerapen-lerroak DPI sinapsien eta LIF neuronen dinamika besterik ez erabiliz eratzen dira. RRAM berdea konduktantzia nahiko handia du irteeran akats bat eragin ahal izateko sarrerako Δt atzerapenaren ondoren. d Denboraren menpeko seinaleen CD detektatzeko norabiderik gabeko CDaren ilustrazio eskematikoa. Irteerako neurona 1, N1, 0 eta 1 sarreretan su egiten da atzerapen labur batekin. e Direction sensitive CD zirkuitua, 1. sarrera 0 sarrerara hurbiltzen denean eta 0 sarreraren ondoren iristen denean detektatzen duen zirkuitua. Zirkuituaren irteera 1. neuronak (N1) adierazten du.
Atzerapen-lerroak (4c irudia) DPI sinapsien eta LIF neuronen portaera dinamikoa besterik ez du erabiltzen Vin1-etik Vout1-era sarrerako puntua Tdel atzeratuz erreproduzitzeko. Vin1 eta Vout1-ekin konektatutako G3 RRAM bakarrik programatzen da HCSn, gainerako RRAMak LCSn programatzen dira. G3 gailua 92,6 µs-rako programatu zen, sarrerako pultsu bakoitzak irteerako neuronaren mintz-tentsioa nahikoa handitzen duela ziurtatzeko atalaseera iristeko eta irteerako pultsu atzeratua sortzeko. Tdel atzerapena denbora-konstante sinaptiko eta neuronalek zehazten dute. Kasualitate-detektagailuek denboran korrelazioan baina espazioan banatutako sarrera-seinaleen agerraldia detektatzen dute. Norabidearekiko sentikortasunik gabeko CD-ak irteerako neurona komun batera elkartzen diren banakako sarreran oinarritzen da (4d irudia). Vin0 eta Vin1 Vout1, G2 eta G4-ra hurrenez hurren konektatzen dituzten bi RRAMak eroapen handiko programatuta daude. Vin0 eta Vin1-en erpinak aldi berean iristeak N1 neuronaren mintzaren tentsioa handitzen du irteerako pika sortzeko behar den atalasearen gainetik. Bi sarrerak denboran urrunegi badaude, lehenengo sarrerak metatutako mintzaren tentsioaren kargak desintegratzeko denbora izan dezake, N1 mintzaren potentziala atalase-balioraino iristea eragotziz. G1 eta G2 gutxi gorabehera 65 µs-rako programatzen dira, eta horrek bermatzen du sarrerako gorakada bakar batek mintz-tentsioa nahikoa handituko ez duela irteerako igoera bat eragiteko. Espazioan eta denboran banatutako gertaeren arteko kointzidentzia detektatzea oinarrizko eragiketa da sentsazio-zeregin ugaritan erabiltzen dena, hala nola, fluxu optikoan oinarritutako oztopoak saihesteko eta soinu-iturrien lokalizazioa. Hortaz, norabide sentikorrak eta sentikorrak ez diren CDak konputatzea oinarrizko eraikuntza-blokea da ikus- eta audio-lokalizazio-sistemak eraikitzeko. Denbora-konstanteen ezaugarriek erakusten dutenez (ikus 2. irudi osagarria), proposatutako zirkuituak lau magnitude-ordenako denbora-eskalen sorta egoki bat ezartzen du. Horrela, ikusmen eta soinu sistemen eskakizunak aldi berean bete ditzake. CD norabide sentikorra pultsuen iristeko ordena espazialarekiko sentikorra den zirkuitu bat da: eskuinetik ezkerrera eta alderantziz. Drosophila ikus-sistemaren oinarrizko mugimenduak hautemateko sarean oinarrizko eraikuntza-blokea da, mugimenduaren norabideak kalkulatzeko eta talkak detektatzeko erabiltzen dena62. Norabidearekiko sentikorra den CD bat lortzeko, bi sarrera bi neurona ezberdinetara zuzendu behar dira (N0, N1) eta haien artean norabide-konexio bat ezarri behar da (4e. irudia). Lehenengo sarrera jasotzen denean, NOk erreakzionatzen du bere mintzean zehar tentsioa atalasearen balioaren gainetik handituz eta gorakada bat bidaliz. Irteera-gertaera honek, aldi berean, N1 pizten du berdez nabarmendutako norabide-konexioari esker. Vin1 sarrera-gertaera bat iristen bada eta N1 dinamizatzen badu bere mintzaren tentsioa oraindik altua den bitartean, N1-ek irteera-gertaera bat sortzen du bi sarreren artean bat-etortze bat aurkitu dela adierazten duena. Norabide-konexioei esker, N1-k irteera igortzea ahalbidetzen du 1. sarrera 0. sarreraren ondoren badator bakarrik. G0, G3 eta G7 73,5 µS, 67,3 µS eta 40,2 µS-etan programatzen dira, hurrenez hurren, Vin0 sarrerako erpin bakar batek atzerapena eragiten duela ziurtatuz. irteera-punta, N1-en mintzaren potentziala bi sarrera-leherketak sinkronizatuta iristen direnean soilik iristen da atalasea. .
Aldakortasuna inperfekzio-iturri bat da modelatutako sistema neuromorfikoetan63,64,65. Horrek neuronen eta sinapsien portaera heterogeneoa dakar. Desabantaila horien adibideen artean sarrera-irabaziaren % 30eko (batez besteko desbideratze estandarra) aldakortasuna, denbora-konstantea eta periodo erregogorra daude, batzuk aipatzearren (ikus Metodoak). Arazo hau are nabarmenagoa da zirkuitu neuronal anitz elkarrekin konektatzen direnean, hala nola bi neuronaz osatutako CD orientazioarekiko sentikorra. Ongi funtzionatzeko, bi neuronen irabazi- eta desintegrazio-denbora-konstanteek ahalik eta antzekoenak izan behar dute. Adibidez, sarrera-irabaziaren alde handi batek neurona batek sarrerako pultsu baten aurrean gehiegizko erreakzioa eragin dezake, beste neuronak apenas erantzuten duen bitartean. irudian. 5a irudiak erakusten du ausaz aukeratutako neuronek modu ezberdinean erantzuten dutela sarrerako pultsu berari. Neuronal-aldakortasun hori garrantzitsua da, adibidez, norabide sentikorrak diren CDen funtziorako. Irudian agertzen den eskeman. 5b, c, 1 neuronaren sarrerako irabazia 0 neuronarena baino askoz handiagoa da. Beraz, 0 neuronak hiru sarrera-pultsu behar ditu (1-en ordez) atalaseera iristeko, eta 1 neuronak, espero bezala, bi sarrera-gertaera behar ditu. Spike denboraren araberako plastikotasun biomimetikoa (STDP) ezartzea zirkuitu neuronal eta sinaptiko zehatz eta geldoek sistemaren errendimenduan duten eragina arintzeko modu posible bat da. Hemen proposatzen dugu memoria erresistentearen portaera plastikoa erabiltzea sarrera neuronalaren hobekuntzan eragiteko eta zirkuitu neuromorfikoen aldakortasunaren ondorioak murrizteko. irudian ikusten den bezala. 4e, RRAM masa sinaptikoarekin lotutako eroankortasun-mailek modu eraginkorrean modulatu zuten dagokion mintz neuralaren tentsio-erantzuna. RRAM programazio estrategia iteratiboa erabiltzen dugu. Sarrera jakin baterako, pisu sinaptikoen eroankortasun-balioak birprogramatzen dira zirkuituaren xede-portaera lortu arte (ikus Metodoak).
a Ausazko aukeratutako bederatzi neurona indibidualen erantzunaren neurketa esperimentalak sarrera-pultsu beraren aurrean. Erantzuna aldatu egiten da populazioen artean, sarrerako irabazian eta denbora-konstantean eraginez. b Neuronen eraginaren neurketa esperimentalak norabidearekiko sentikorrak diren CDan eragiten duten neuronen aldakortasunean. Norabidearekiko sentikorrak diren CD irteerako neuronek modu ezberdinean erantzuten diete sarrerako estimuluei, neuronaz neurona aldakortasunagatik. Neuronak 0 neuronak sarrerako irabazia txikiagoa du 1. neuronak baino, beraz, hiru sarrera-pultsu behar ditu (1 izan beharrean) irteera-punta bat sortzeko. Espero bezala, 1 neurona atalasea iristen da bi sarrera-gertaerarekin. 1 sarrera Δt = 50 µs iristen bada 0 neurona piztu ondoren, CD isilik geratzen da Δt 1 neuronaren denbora-konstantea baino handiagoa delako (22 µs inguru). c Δt = 20 µs-an murrizten da, beraz, sarrera 1 gailurra da 1 neuronaren tiroa oraindik altua denean, eta ondorioz bi sarrera-gertaera aldi berean detektatzen dira.
ITD kalkulu zutabean erabiltzen diren bi elementuak atzerapen-lerroa eta norabiderik gabeko CDa dira. Bi zirkuituek kalibrazio zehatza behar dute objektuak kokatzeko errendimendu ona bermatzeko. Atzerapen-lerroak sarrerako gailurraren bertsio zehatz atzeratua eman behar du (6a. irudia), eta CDa aktibatu behar da sarrera xede detektatzeko tartean sartzen denean soilik. Atzerapen-lerrorako, sarrerako konexioen pisu sinaptikoak (G3 4a irudian) birprogramatu ziren helburuko atzerapena lortu arte. Ezarri tolerantzia bat helburu atzerapenaren inguruan programa geldiarazteko: zenbat eta tolerantzia txikiagoa izan, orduan eta zailagoa da atzerapen-lerroa ondo ezartzea. irudian. 6b irudiak atzerapen-lerroaren kalibrazio-prozesuaren emaitzak erakusten ditu: proposatutako eskemak diseinu-eskeman behar diren atzerapen guztiak zehatz-mehatz eman ditzakeela ikus daiteke (10etik 300 μs-ra). Kalibrazio-iterazioen gehienezko kopuruak kalibrazio-prozesuaren kalitateari eragiten dio: 200 iterazioek errorea % 5 baino gutxiagora murriztu dezakete. Kalibrazio-iterazio bat RRAM zelula baten ezarpen/berrezartze eragiketa bati dagokio. Sintonizazio prozesua ere funtsezkoa da CD moduluaren berehalako gertaeren detektatzeko zehaztasuna hobetzeko. Hamar kalibrazio-iterazio behar izan dira benetako tasa positiboa lortzeko (hau da, egoki identifikatutako gertaeren tasa) % 95etik gora (6c irudiko marra urdina). Hala ere, sintonizazio-prozesuak ez zuen eragin positibo faltsuetan (hau da, oker garrantzitsutzat jo ziren gertaeren maiztasunean). Azkar aktibatzen diren bideen denbora-mugak gainditzeko sistema biologikoetan ikusten den beste metodo bat erredundantzia da (hau da, objektu beraren kopia asko erabiltzen dira funtzio jakin bat betetzeko). Biologian inspiratuta66, hainbat CD zirkuitu jarri genituen CD modulu bakoitzean bi atzerapen-lerroen artean, positibo faltsuen eragina murrizteko. irudian ikusten den bezala. 6c (lerro berdea), CD modulu bakoitzean hiru CD elementu jarriz gero, alarma faltsuaren tasa 10-2 baino gutxiagora murriztu daiteke.
a Aldakortasun neuronalaren eragina atzerapen-lerroen zirkuituetan. b Atzerapen-lerroen zirkuituak atzerapen handietara eskala daitezke, dagozkien LIF neuronen eta DPI sinapsien denbora-konstanteak balio handietan ezarriz. RRAM kalibrazio prozeduraren iterazio kopurua handitzeak helburuko atzerapenaren zehaztasuna nabarmen hobetzea ahalbidetu zuen: 200 iterazioek errorea % 5 baino gutxiagora murriztu zuten. Iterazio bat RRAM zelula batean SET/RESET eragiketa bati dagokio. c Jeffress ereduko CD modulu bakoitza N CD paralelo elementuak erabiliz inplementa daiteke sistemaren akatsei dagokienez malgutasun handiagoa lortzeko. d RRAM kalibrazio-iterazio gehiagok egiazko tasa positiboa handitzen du (lerro urdina), eta gezurrezko tasa iterazio-kopurutik independentea den bitartean (lerro berdea). CD elementu gehiago paraleloan jartzeak CD moduluen bat-etortze faltsuak hautematea saihesten du.
Orain 2. irudian erakusten den objektuen lokalizazio sistema integratuaren errendimendua eta potentzia-kontsumoa ebaluatzen dugu, konputazio neuromorfiko grafikoa osatzen duten pMUT sentsorearen, CDaren eta atzerapen-lerroen zirkuituen propietate akustikoen neurketak erabiliz. Jeffress eredua (1a. irudia). Konputazio grafiko neuromorfikoari dagokionez, zenbat eta CD modulu kopuru handiagoa, orduan eta bereizmen angelu hobea izango da, baina baita sistemaren energia handiagoa ere (7a. irudia). Konpromiso bat lor daiteke osagai indibidualen zehaztasuna (pMUT sentsoreak, neuronak eta zirkuitu sinaptikoak) sistema osoaren zehaztasunarekin alderatuz. Atzerapen-lerroaren bereizmena simulatutako sinapsien eta neuronen denbora-konstanteek mugatzen dute, gure eskeman 10 µs gainditzen dutenak, hau da, 4°-ko bereizmen angeluarrari dagokiona (ikus Metodoak). CMOS teknologia duten nodo aurreratuagoek zirkuitu neuronalak eta sinaptikoak diseinatzea ahalbidetuko dute denbora-konstante baxuagoekin, eta ondorioz, atzerapen-lerroaren elementuen zehaztasun handiagoa izango da. Hala ere, gure sisteman, zehaztasuna pMUT erroreak mugatzen du posizio angeluarra kalkulatzean, hau da, 10° (7a irudiko marra horizontal urdina). CD moduluen kopurua 40an finkatu dugu, hau da, 4° inguruko bereizmen angeluarrari dagokiona, hau da, grafiko konputazionalaren zehaztasun angeluarra (7a irudiko marra horizontal urdin argia). Sistema mailan, honek 4°-ko bereizmena eta 10°-ko zehaztasuna ematen ditu sentsore-sistemaren aurrean 50 cm-ra kokatutako objektuei. Balio hau erref.n adierazitako soinu neuromorfikoen lokalizazio sistemen parekoa da. 67. Proposatutako sistemaren artearen egoerarekin alderatzea 1. Taula Osagarrian aurki daiteke. pMUT gehigarriak gehitzea, seinale akustikoen maila handitzea eta zarata elektronikoa murriztea lokalizazio-zehaztasuna are gehiago hobetzeko modu posibleak dira. ) 9,7koa da. nz. 55. Grafiko konputazionalean 40 CD unitate emanda, SPICE simulazioak eragiketa bakoitzeko energia (hau da, objektuak kokatzeko energia) estimatu zuen 21,6 nJ-koa dela. Sistema neuromorfikoa sarrerako gertaera bat iristen denean bakarrik aktibatzen da, hau da, uhin akustiko bat edozein pMUT hartzailera iristen denean eta detekzio-atalasea gainditzen duenean, bestela inaktibo geratzen da. Horrek alferrikako energia-kontsumoa saihesten du sarrerako seinalerik ez dagoenean. 100 Hz-ko lokalizazio-eragiketen maiztasuna eta eragiketa bakoitzeko 300 µs-ko aktibazio-epea kontuan hartuz (ITD ahalik eta gehiena), konputazio-grafiko neuromorfikoaren energia-kontsumoa 61,7 nW-koa da. pMUT hartzaile bakoitzari aurreprozesamendu neuromorfikoa aplikatuta, sistema osoaren energia-kontsumoa 81,6 nW-ra iristen da. Proposatutako ikuspegi neuromorfikoaren eraginkortasun energetikoa hardware konbentzionalarekin alderatuta ulertzeko, zenbaki hori potentzia baxuko mikrokontrolagailu moderno batean zeregin bera burutzeko behar den energiarekin alderatu dugu habe formaketa neuromorfikoa edo konbentzionala erabiliz68 Skill. Ikuspegi neuromorfikoak analog-digital converter (ADC) etapa bat hartzen du kontuan, banda-iragazkia igarotzeko eta inguratzaileen erauzketa etapa bat (Teeger-Kaiser metodoa). Azkenik, ToF ateratzeko atalase-eragiketa bat egiten da. ToF-n oinarritutako ITDaren kalkulua eta kalkulatutako posizio angeluar bihurtzea baztertu dugu, neurketa bakoitzean behin gertatzen baita (ikus Metodoak). Bi kanaletan 250 kHz-ko laginketa-abiadura suposatuz (pMUT hargailuak), 18 banda-iragazki-eragiketa, 3 gutun-azal erauzketa-eragiketa eta lagin bakoitzeko atalase-eragiketa 1, energia-kontsumo osoa 245 mikrowatt-ekoa dela kalkulatzen da. Honek mikrokontrolagailuaren potentzia baxuko modua69 erabiltzen du, algoritmoak exekutatzen ez direnean aktibatzen dena, eta horrek potentzia-kontsumoa 10,8 µW-ra murrizten du. Erreferentzian proposatzen den beamforming seinalea prozesatzeko irtenbidearen potentzia-kontsumoa. 31, 5 pMUT hargailu eta 11 izpi uniformeki banatuta azimut planoan [-50°, +50°], 11,71 mW-koa da (ikusi Metodoak atala xehetasunetarako). Horrez gain, FPGA47-n oinarritutako Time Difference Encoder (TDE) baten energia-kontsumoaren berri ematen dugu 1,5 mW-koa dela kalkulatuta, objektuak lokalizatzeko Jeffress ereduaren ordezko gisa. Estimazio horietan oinarrituta, proposatutako ikuspegi neuromorfikoak energia-kontsumoa bost magnitude-ordena murrizten du mikrokontrolagailu batekin alderatuta, objektuak lokalizazio-eragiketetarako beamforming teknika klasikoak erabiliz. Mikrokontrolagailu klasiko batean seinaleak prozesatzeko ikuspegi neuromorfiko bat hartzeak energia-kontsumoa bi magnitude ordena gutxi gorabehera murrizten du. Proposatutako sistemaren eraginkortasuna memorian kalkuluak egiteko gai den memoria erresistentzia-memoriaren zirkuitu analogiko asinkrono baten eta seinaleak hautemateko behar den analogiko-digital bihurtze ezaren konbinazioan azal daiteke.
a Lokalizazio-eragiketaren bereizmen angeluarra (urdina) eta energia-kontsumoa (berdea) CD modulu kopuruaren arabera. Barra horizontal urdin ilunak PMUTaren zehaztasun angeluarra adierazten du eta barra horizontal argiak grafiko konputazional neuromorfikoaren zehaztasun angeluarra adierazten du. b Proposatutako sistemaren energia-kontsumoa eta eztabaidatutako bi mikrokontrolagailuen inplementazioekin eta Time Difference Encoder (TDE)47 FPGAren ezarpen digitalarekin alderatzea.
Xede-kokapen-sistemaren energia-kontsumoa minimizatzeko, integratutako sentsoreek sortutako seinale-informazioa prozesatzen duen RRAM-n oinarritutako zirkuitu neuromorfiko eraginkor eta eraginkor bat diseinatu, diseinatu eta inplementatu dugu xede-objektuaren posizioa errealean kalkulatzeko. denbora. . Prozesatzeko metodo tradizionalek detektatutako seinaleak etengabe lagintzen dituzten eta informazio erabilgarria ateratzeko kalkuluak egiten dituzten bitartean, proposatutako soluzio neuromorfikoak kalkuluak modu asinkronoan egiten ditu informazio erabilgarria iristen den heinean, sistemaren potentzia-eraginkortasuna bost magnitude ordenan maximizatuz. Horrez gain, RRAMetan oinarritutako zirkuitu neuromorfikoen malgutasuna nabarmentzen dugu. RRAM-ek eroankortasuna modu ez-hegazkorran aldatzeko duen gaitasunak (plastikotasuna) konpentsatzen du potentzia ultra baxuko DPI analogikoen zirkuitu sinaptiko eta neuronalen berezko aldakortasuna. Horrek RRAM-n oinarritutako zirkuitu hau aldakorra eta indartsua bihurtzen du. Gure helburua ez da seinaleetatik funtzio edo eredu konplexuak ateratzea, objektuak denbora errealean lokalizatzea baizik. Gure sistemak seinalea modu eraginkorrean konprimitu dezake eta, azkenean, prozesatzeko urrats gehiagotara bidal dezake behar denean erabaki konplexuagoak hartzeko. Lokalizazio-aplikazioen testuinguruan, gure aurreprozesaketa neuromorfikoaren urratsak objektuen kokapenari buruzko informazioa eman dezake. Informazio hori erabil daiteke, adibidez, mugimenduak hautemateko edo keinuak ezagutzeko. PMUT bezalako potentzia ultra baxuko sentsoreak potentzia ultra baxuko elektronikarekin konbinatzearen garrantzia azpimarratzen dugu. Horretarako, ikuspegi neuromorfikoak funtsezkoak izan dira, biologikoki inspiratutako konputazio-metodoen zirkuitu-inplementazio berriak garatzera eraman baitigute, hala nola Jeffress eredua. Sentsoreen fusio-aplikazioen testuinguruan, gure sistema gertakarietan oinarritutako hainbat sentsorerekin konbina daiteke informazio zehatzagoa lortzeko. Hontzak ilunpetan harrapakinak aurkitzeko bikainak diren arren, ikusmen bikaina dute eta entzumen eta ikusmen bilaketa konbinatua egiten dute harrapakina harrapatu aurretik70. Entzumen-neurona jakin batek su egiten duenean, hontzak bere ikusmen-bilaketa zein norabidetan hasiko den zehazteko behar duen informazioa jasotzen du, eta horrela bere arreta eszena bisualaren zati txiki batean zentratzen du. Ikusmen-sentsoreen (DVS kamera) eta proposatutako entzumen-sentsore bat (pMUTn oinarrituta) konbinazioa aztertu beharko litzateke etorkizuneko eragile autonomoen garapenerako.
pMUT sentsorea 10 cm inguruko bi hargailu dituen PCB batean dago eta transmisorea hargailuen artean dago. Lan honetan, mintz bakoitza 800 nm-ko lodierako aluminio-nitruro piezoelektriko (AlN) bi geruzaz osatutako bimorfo egitura eseki bat da, 200 nm-ko molibdeno (Mo) hiru geruzen artean sartuta eta 200 nm-ko lodierako geruza batez estalita. goiko SiN geruza pasiboa erreferentzian deskribatzen den moduan. 71. Barneko eta kanpoko elektrodoak molibdenoaren beheko eta goiko geruzetan aplikatzen dira, eta erdiko molibdenozko elektrodoa, berriz, eredurik gabekoa eta lur gisa erabiltzen da, eta lau elektrodo pare dituen mintza sortzen da.
Arkitektura honek mintz-deformazio arrunt bat erabiltzea ahalbidetzen du, transmisio- eta harrera-sentsibilitatea hobetzen delarik. Halako pMUT batek normalean 700 nm/V-ko kitzikapen-sentsibilitatea erakusten du igorle gisa, 270 Pa/V-ko gainazaleko presioa ematen du. Hargailu gisa, pMUT film batek 15 nA/Pa-ko zirkuitu laburren sentsibilitatea erakusten du, AlN-ren koefiziente piezoelektrikoarekin zuzenean lotuta dagoena. AlN geruzan tentsioaren aldakortasun teknikoak erresonantzia-maiztasunaren aldaketa ekartzen du, eta hori konpentsatu daiteke pMUT-ari DC alborapena aplikatuz. DC sentikortasuna 0,5 kHz/V-n neurtu zen. Karakterizazio akustikorako, mikrofono bat erabiltzen da pMUT-aren aurrean.
Oihartzun pultsua neurtzeko, 50 cm2 inguruko azalera duen plaka angeluzuzena jarri dugu pMUTaren aurrean, igorritako soinu-uhinak islatzeko. Plaken arteko distantzia eta pMUT planoarekiko angelua euskarri berezien bidez kontrolatzen dira. Tectronix CPX400DP tentsio-iturri batek hiru pMUT mintz biasatzen ditu, erresonantzia-maiztasuna 111,9 kHz31-ra sintonizatzen duena, igorgailuak berriz, Tectronix AFG 3102 pultsu-sorgailu batek gidatzen ditu (111,9 kHz) erresonantzia-maiztasunarekin (111,9 kHz) eta 0-ko betebehar-zikloarekin. pMUT hargailu bakoitzaren lau irteera ataketatik irakurritako korronteak tentsio bihurtzen dira korronte diferentzial eta tentsio arkitektura berezi bat erabiliz, eta ondoriozko seinaleak Spektrum datuak eskuratzeko sistemak digitalizatzen ditu. Detekzio-muga baldintza ezberdinetan pMUT seinalea eskuratzea izan zen: islatzailea distantzia ezberdinetara eraman genuen [30, 40, 50, 60, 80, 100] cm eta pMUT euskarri angelua aldatu genuen ([0, 20, 40] o ) 2b irudiak ITD detektatzeko ebazpen tenporala erakusten du gradutan dagokion posizio angeluaren arabera.
Artikulu honek apalategiko bi RRAM zirkuitu desberdin erabiltzen ditu. Lehenengoa 16.384 (16.000) gailu (128 × 128 gailu) 1T1R konfigurazio batean transistore bat eta erresistentzia batekin multzo bat da. Bigarren txipa 4a irudian ageri den plataforma neuromorfikoa da. RRAM zelula TiN/HfO2/Ti/TiN pila batean txertatutako 5 nm-ko HfO2 film batez osatuta dago. RRAM pila 130nm CMOS prozesu estandarraren atzeko lerroan (BEOL) integratuta dago. RRAM-n oinarritutako zirkuitu neuromorfikoek diseinu-erronka bat aurkezten dute sistema elektroniko analogiko guztientzat, zeinetan RRAM gailuak CMOS teknologia tradizionalekin batera bizi diren. Bereziki, RRAM gailuaren eroapen-egoera irakurri eta sistemarako funtzio-aldagai gisa erabili behar da. Horretarako, zirkuitu bat diseinatu, fabrikatu eta probatu zen, sarrerako pultsu bat jasotzen denean gailuko korrontea irakurtzen duena eta korronte hori erabiltzen duena bikote integratzaile diferentzialaren (DPI) sinapsi baten erantzuna ponderatzeko. Zirkuitu hau 3a irudian ageri da, 4a irudian plataforma neuromorfikoaren oinarrizko eraikuntza-blokeak adierazten dituena. Sarrerako pultsu batek 1T1R gailuaren atea aktibatzen du, RRAM bidez korronte bat induzituz gailuaren G eroankortasunarekiko proportzionala (Ipisua = G(Vtop – Vx)). Eragiketa-anplifikadorearen (op-amp) zirkuituaren sarrera inbertitzaileak Vtop DC polarizazio tentsio konstantea du. Op-amp-aren feedback negatiboak Vx = Vtop emango du M1-tik korronte berdina emanez. Gailutik berreskuratutako uneko Iweight-a DPI sinapsian sartzen da. Korronte indartsuago batek despolarizazio gehiago eragingo du, beraz, RRAM eroankortasunak pisu sinaptikoak eraginkortasunez ezartzen ditu. Korronte sinaptiko esponentzial hau Leaky Integration and Excitation (LIF) neuronen mintz-kondentsadorearen bidez injektatzen da, non tentsio gisa integratzen den. Mintzaren atalase-tentsioa (inbertsorearen kommutazio-tentsioa) gainditzen bada, neuronaren irteerako zatia aktibatzen da, irteera-punta bat sortuz. Pultsu honek neuronaren mintz-kondentsadorea lurrera itzultzen du eta deskargatu egiten du. Zirkuitu hau pultsu-hedagailu batekin osatzen da (3a irudian ez da agertzen), eta LIF neuronaren irteerako pultsuak helburuko pultsuaren zabaleran moldatzen du. Linea bakoitzean multiplexagailuak ere integratuta daude, RRAM gailuaren goiko eta beheko elektrodoetan tentsioa aplikatzeko aukera emanez.
Proba elektrikoak zirkuitu analogikoen portaera dinamikoa aztertzea eta erregistratzea dakar, baita RRAM gailuak programatzea eta irakurtzea ere. Bi urratsek tresna bereziak behar dituzte, eta horiek guztiak sentsore-taulara konektatuta daude aldi berean. Zirkuitu neuromorfikoetako RRAM gailuetarako sarbidea kanpoko tresnetatik egiten da multiplexer (MUX) bidez. MUX-ek 1T1R zelula dagokien gainerako zirkuituetatik bereizten du, gailua irakurtzeko eta/edo programatzeko aukera emanez. RRAM gailuak programatzeko eta irakurtzeko, Keithley 4200 SCS makina bat erabiltzen da Arduino mikrokontrolagailu batekin batera: lehena pultsu zehatza sortzeko eta korrontearen irakurketa egiteko, eta bigarrena memoria-matrizeko 1T1R elementu indibidualetara azkar sartzeko. Lehenengo eragiketa RRAM gailua osatzea da. Gelak banan-banan hautatzen dira eta goiko eta beheko elektrodoen artean tentsio positiboa aplikatzen da. Kasu honetan, korrontea hamarnaka mikroampereren ordenara mugatzen da, transistore hautatzaileari dagokion ate-tentsioa hornitzen duelako. Ondoren, RRAM zelulak egoera eroale baxu baten (LCS) eta egoera eroale handiko (HCS) arteko zirkulazioa egin dezake RESET eta SET eragiketak erabiliz, hurrenez hurren. SET eragiketa goiko elektrodoari 1 μs-ko iraupena eta 2,0-2,5 V-ko gailur-tentsioa duen tentsio-pultsu angeluzuzena aplikatuz eta antzeko formako sinkronizazio-pultsu bat 0,9-1,3 V-ko tentsio gailurra duena. transistore hautatzailearen atea. Balio hauek RRAM eroankortasuna 20-150 µs-ko tarteetan modulatzea ahalbidetzen dute. RESET egiteko, 1 µs-ko zabalera eta 3 V gailurreko pultsu bat aplikatzen zaio zelularen beheko elektrodoari (bit-lerroari) atearen tentsioa 2,5-3,0 V-ko tartean dagoenean. Zirkuitu analogikoen sarrerak eta irteerak seinale dinamikoak dira. . Sarrera egiteko, HP 8110 pultsu-sorgailu bi tartekatu ditugu Tektronix AFG3011 seinale-sorgailuekin. Sarrerako pultsuak 1 µs-ko zabalera du eta igoera/jaitsiera 50 ns-ko ertza. Pultsu mota hau glitch analogikoetan oinarritutako zirkuituetan akats tipikoa dela suposatzen da. Irteerako seinaleari dagokionez, irteerako seinalea Teledyne LeCroy 1 GHz osziloskopioa erabiliz grabatu da. Osziloskopio baten eskuratze-abiadura ez dela faktore mugatzaile bat zirkuituaren datuak aztertzeko eta eskuratzeko frogatu da.
Elektronika analogikoaren dinamika neuronen eta sinapsien portaera simulatzeko erabiltzea irtenbide dotore eta eraginkorra da eraginkortasun konputazionala hobetzeko. Azpiko konputazio honen desabantaila eskema batetik bestera aldatuko dela da. Neuronen eta zirkuitu sinaptikoen aldakortasuna kuantifikatu dugu (2a, b irudi osagarria). Aldakortasunaren adierazpen guztien artean, denbora-konstanteekin eta sarrera-irabaziarekin lotutakoek dute eragin handiena sistema mailan. LIF neuronaren eta DPI sinapsiaren denbora-konstantea RC zirkuitu batek zehazten du, non R-ren balioa transistorearen ateari aplikatutako polarizazio-tentsio baten bidez kontrolatzen den (Vlk neuronarentzat eta Vtau sinapsirako), isurketa-tasa. Sarrerako irabazia sarrerako pultsu batek estimulatutako mintz sinaptiko eta neuronalaren kondentsadoreek lortzen duten tentsio goren gisa definitzen da. Sarrerako irabazia sarrerako korrontea modulatzen duen beste polarizazio transistore batek kontrolatzen du. ST Microelectronics-en 130 nm-ko prozesuan kalibratutako Monte Carlo simulazio bat egin zen sarrera-irabaziaren eta denbora-konstantearen estatistika batzuk biltzeko. Emaitzak 2. irudi osagarrian aurkezten dira, non sarrerako irabazia eta denbora-konstantea isurketa-tasa kontrolatzen duen alborapen-tentsioaren funtzioan kuantifikatzen diren. Markagailu berdeek denbora-konstantearen batez bestekoarekiko desbideratze estandarra kuantifikatzen dute. Neuronek zein zirkuitu sinaptikoek denbora-konstante zabala adierazteko gai izan ziren 10-5-10-2 s-ko tartean, irudi osagarriaren eskeman erakusten den moduan. Sarrerako anplifikazioa (2e irudi osagarria, d) neuronalaren eta sinapsiaren aldakortasunaren % 8 eta % 3 izan zen gutxi gorabehera, hurrenez hurren. Gabezia hori ondo dokumentatuta dago literaturan: DYNAP txip multzoan hainbat neurketa egin ziren LIF63 neuronen populazioen arteko desadostasuna ebaluatzeko. BrainScale seinale mistoko txiparen sinapsiak neurtu eta haien inkoherentziak aztertu ziren, eta sistema-mailako aldakortasunaren eragina murrizteko kalibrazio-prozedura bat proposatu zen64.
Zirkuitu neuromorfikoetan RRAMaren funtzioa bikoitza da: arkitektura definizioa (sarrerak irteerara bideratzea) eta pisu sinaptikoen ezarpena. Azken propietate hau modelatutako zirkuitu neuromorfikoen aldakortasunaren problema ebazteko erabil daiteke. Kalibrazio-prozedura sinple bat garatu dugu, RRAM gailua birprogramatzea dakar, aztertzen den zirkuituak baldintza batzuk bete arte. Sarrera jakin baterako, irteera kontrolatzen da eta RRAM birprogramatzen da xede-portaera lortu arte. Programazio-eragiketen artean 5 s-ko itxaron-denbora sartu zen RRAM erlaxazio-arazoa konpontzeko konduktantzia-fluktuazio iragankorrak (Informazio osagarria). Pisu sinaptikoak modelatzen ari den zirkuitu neuromorfikoaren eskakizunen arabera doitzen edo kalibratzen dira. Kalibrazio-prozedura algoritmo gehigarrietan laburbiltzen da [1, 2], plataforma neuromorfikoen oinarrizko bi ezaugarrietan oinarritzen direnak, atzerapen-lerroak eta norabiderik gabeko CDa. Atzerapen-lerroa duen zirkuitu baterako, jokabidearen jokabidea Δt atzerapenarekin irteerako pultsu bat ematea da. Benetako zirkuituaren atzerapena xede-balioa baino txikiagoa bada, G3-ren pisu sinaptikoa murriztu behar da (G3 berrezarri behar da eta gero bat datorren Icc korronte txikiagoan ezarri behar da). Aitzitik, benetako atzerapena xede-balioa baino handiagoa bada, G3-ren eroankortasuna handitu egin behar da (lehenik G3 berrezarri eta gero Icc balio handiagoa ezarri behar da). Prozesu hau errepikatzen da zirkuituak sortutako atzerapena helburu-balioarekin bat datorren arte eta kalibrazio-prozesua geldiarazteko tolerantzia bat ezarri arte. Orientazioarekiko sentikortasunik gabeko CDetarako, bi RRAM gailuk, G1 eta G3, parte hartzen dute kalibrazio prozesuan. Zirkuitu honek bi sarrera ditu, Vin0 eta Vin1, dt-k atzeratuta. Zirkuituak [0,dtCD] bat datorren tartetik beherako atzerapenei soilik erantzun beharko die. Irteerako gailurrik ez badago, baina sarrerako gailurra hurbil badago, bi RRAM gailuak bultzatu behar dira neurona atalasea iristen laguntzeko. Aitzitik, zirkuituak dtCD-ren xede-tartea gainditzen duen atzerapen bati erantzuten badio, eroankortasuna murriztu behar da. Errepikatu prozesua portaera zuzena lortu arte. Konplizitate-korrontea erref-ko zirkuitu analogiko integratuaren bidez modulatu daiteke. 72,73. Eraikitako zirkuitu honekin, horrelako prozedurak aldian-aldian egin daitezke sistema kalibratzeko edo beste aplikazio baterako berrerabiltzeko.
Seinale neuromorfikoak prozesatzeko ikuspegiaren energia-kontsumoa ebaluatzen dugu 32 biteko mikrokontrolagailu estandar batean68. Ebaluazio honetan, paper honetako konfigurazio berarekin funtzionamendua suposatzen dugu, pMUT transmisore batekin eta bi pMUT hartzailerekin. Metodo honek banda-iragazkia erabiltzen du, ondoren inguratzailea ateratzeko urratsa (Teeger-Kaiser), eta azkenik, atalase-eragiketa bat aplikatzen zaio seinaleari hegaldiaren denbora ateratzeko. ITDaren kalkulua eta detekzio-angeluetara bihurtzea ez dira ebaluazioan. Banda-iragazkiaren inplementazioa kontuan hartzen dugu 4. ordenako bulkada-erantzun infinituko iragazkia erabiliz, 18 koma mugikorreko eragiketa behar dituena. Gutun-azalak ateratzeak koma mugikorreko beste hiru eragiketa erabiltzen ditu, eta azken eragiketa atalasea ezartzeko erabiltzen da. Guztira, 22 koma mugikorreko eragiketa behar dira seinalea aurreprozesatzeko. Igorritako seinalea 111,9 kHz-ko uhin sinu-formako leherketa labur bat da, 10 ms-tik behin sortzen dena, 100 Hz-ko kokapen-funtzionamendu-maiztasuna eragiten duena. Nyquist-ekin betetzeko 250 kHz-ko laginketa-tasa eta neurketa bakoitzeko 6 ms-ko leiho bat metro 1eko tartea harrapatzeko. Kontuan izan 6 milisegundo metro 1era dagoen objektu baten hegaldi-denbora dela. Honek 180 µW-ko potentzia-kontsumoa ematen du A/D bihurtzeko 0,5 MSPS-tan. Seinalearen aurreprozesaketa 6,60 MIPS (segundoko argibideak) da, 0,75 mW sortzen du. Hala ere, mikrokontroladorea potentzia baxuko modura alda daiteke 69 algoritmoa martxan ez dagoenean. Modu honek 10,8 μW-ko potentzia-kontsumo estatikoa eta 113 μs-ko esnatzeko denbora eskaintzen du. Erlojuaren maiztasuna 84 MHz-ekoa izanik, mikrokontrolagailuak algoritmo neuromorfikoaren eragiketa guztiak 10 ms-ren barruan burutzen ditu, eta algoritmoak % 6,3ko lan-zikloa kalkulatzen du, eta horrela potentzia baxuko modua erabiliz. Ondorioz, potentzia xahutzea 244,7 μW-koa da. Kontuan izan ToF-tik ITD irteera eta detekzio-angelurako bihurketa baztertzen ditugula, mikrokontrolagailuaren potentzia-kontsumoa gutxietsiz. Horrek balio gehigarria ematen dio proposatutako sistemaren energia-eraginkortasunari. Konparazio-baldintza gehigarri gisa, erreferentzian proposatzen diren beamforming metodo klasikoen potentzia-kontsumoa ebaluatzen dugu. 31,54 mikrokontrolagailu berean68 txertatuta dagoenean 1,8 V-ko hornidura-tentsioan. Berdintasunez banatutako pMUT mintz bost erabiltzen dira beamforming datuak eskuratzeko. Prozesatzeari berari dagokionez, erabiltzen den beamforming metodoa atzerapenen batuketa da. Besterik gabe, errei baten eta erreferentziazko erreiaren artean espero den iriste-denbora diferentziari dagokion atzerapena aplikatzean datza. Seinaleak fasean badaude, seinale horien baturak energia handia izango du denbora-aldaketa baten ondoren. Desfaseak badira, interferentzia suntsitzaileak haien baturaren energia mugatuko du. harreman batean. irudian. 31, 2 MHz-ko laginketa-tasa hautatzen da datuak denboraz aldatzeko lagin kopuru oso batekin. Ikuspegi xumeagoa da 250 kHz-ko lagin-tasa lodiagoa mantentzea eta Inpultso Erantzun Finatuaren (FIR) iragazkia erabiltzea atzerapen zatikiak sintetizatzeko. Beamforming algoritmoaren konplexutasuna batez ere denbora-aldaketaren arabera zehazten dela suposatuko dugu, kanal bakoitza norabide bakoitzean 16 kolpe dituen FIR iragazki batekin konbinatuta baitago. Eragiketa honetarako behar den MIPS kopurua kalkulatzeko, neurketa bakoitzeko 6 ms-ko leiho bat hartzen dugu, metro 1, 5 kanal, 11 beamforming noranzko (barrutia +/- 50° 10° urratsetan) harrapatzeko. Segundoko 75 neurketak mikrokontroladorea 100 MIPS-ra eraman zuten gehienez. Esteka. 68, 11,26 mW-ko potentzia xahutzea eraginez 11,71 mW-ko potentzia guztira xahutzeko, barneko ADC ekarpena gehitu ondoren.
Ikerketa honen emaitzak onartzen dituzten datuak dagozkien egilearengandik eskura daitezke, FMk, arrazoizko eskaera eginda.
Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. Seinalearen prozesamendurako espazioaren eta denboraren garrantzia agente neuromorfikoetan: ingurunearekin elkarreragina duten potentzia txikiko agente autonomoak garatzeko erronka. Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. Seinalearen prozesamendurako espazioaren eta denboraren garrantzia agente neuromorfikoetan: ingurunearekin elkarreragina duten potentzia txikiko agente autonomoak garatzeko erronka.Indiveri G. eta Sandamirskaya Y. Seinalearen prozesamendurako espazioaren eta denboraren garrantzia agente neuromorfikoetan: ingurunearekin elkarreragin duten potentzia baxuko agente autonomoak garatzeko erronka. Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y.主代理的挑战。 Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y.Indiveri G. eta Sandamirskaya Y. Seinalearen prozesamendurako espazioaren eta denboraren garrantzia agente neuromorfikoetan: ingurunearekin elkarreragin duten potentzia baxuko agente autonomoak garatzeko erronka.IEEE Seinalearen Prozesamendua. 36. aldizkaria, 16–28 (2019).
Thorpe, SJ Peak Arrival Time: Neuronal Network Codeing Scheme eraginkorra. in Eckmiller, R., Hartmann, G. & Hauske, G. (arg.). in Eckmiller, R., Hartmann, G. & Hauske, G. (arg.).in Eckmiller, R., Hartmann, G. eta Hauske, G. (arg.).In Eckmiller, R., Hartmann, G., eta Hauske, G. (arg.). Prozesamendu paraleloa sistema neuronalean eta ordenagailuetan 91–94 (Ipar-Holanda Elsevier, 1990).
Levy, WB & Calvert, VG Komunikazioak konputazioak baino 35 aldiz energia gehiago kontsumitzen du giza kortexean, baina bi kostuak behar dira sinapsi kopurua aurreikusteko. Levy, WB & Calvert, VG Komunikazioak konputazioak baino 35 aldiz energia gehiago kontsumitzen du giza kortexean, baina bi kostuak behar dira sinapsi kopurua aurreikusteko.Levy, WB eta Calvert, WG Communication-ek konputazioak baino 35 aldiz energia gehiago kontsumitzen du giza kortexean, baina bi kostuak behar dira sinapsi kopurua aurreikusteko. Levy, WB & Calvert, VG Communication Levy, WB & Calvert, VG CommunicationLevy, WB eta Calvert, WG Communication-ek konputazioak baino 35 aldiz energia gehiago kontsumitzen du giza kortexean, baina bi kostuek sinapsi kopurua aurreikustea eskatzen dute.prozesua. Zientzia Akademia Nazionala. zientzia. US 118, https://doi.org/10.1073/pnas.2008173118 (2021).
Dalgaty, T., Vianello, E., De Salvo, B. & Casas, J. Insect-inspired neuromorphic computing. Dalgaty, T., Vianello, E., De Salvo, B. & Casas, J. Insect-inspired neuromorphic computing.Dalgati, T., Vianello, E., DeSalvo, B. eta Casas, J. Insect-inspired neuromorphic computing.Dalgati T., Vianello E., DeSalvo B. eta Casas J. Insect-inspired neuromorphic computing. Oraingoa. Iritzia. Intsektuen zientzia. 30, 59–66 (2018).
Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Towards spike-based machine intelligence with neuromorphic computing. Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Towards spike-based machine intelligence with neuromorphic computing. Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Towards Spike-Based Machine Intelligence with Neuromorphic Computing-ekin.Roy K, Jaiswal A eta Panda P. Pultsuetan oinarritutako adimen artifiziala konputazio neuromorfikoa erabiliz. Natura 575, 607–617 (2019).
Indiveri, G. & Liu, S.-C. Indiveri, G. & Liu, S.-C.Indiveri, G. eta Liu, S.-K. Indiveri, G. & Liu, S.-C. Indiveri, G. & Liu, S.-C.Indiveri, G. eta Liu, S.-K.Memoria eta informazioa prozesatzea sistema neuromorfikoetan. prozesua. IEEE 103, 1379–1397 (2015).
Akopyan F. et al. Truenorth: 65 mW 1 milioi neurona txip sinaptiko programagarri baten diseinua eta tresna. IEEE transakzioak. Zirkuitu integratu sistemen ordenagailuen diseinua. 34, 1537–1557 (2015).
Schemmel, J. et al. Zuzeneko demoa: BrainScaleS sistema neuromorfikoaren bertsio txikitua plaka eskalan. 2012 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), (IEEE arg.) 702–702 (2012).
Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. Nukleo anitzeko arkitektura eskalagarria, memoria egitura heterogeneoak dituena, prozesadore asinkrono neuromorfiko dinamikoetarako (DYNAPs). Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. Nukleo anitzeko arkitektura eskalagarria, memoria egitura heterogeneoak dituena, prozesadore asinkrono neuromorfiko dinamikoetarako (DYNAPs).Moradi S., Qiao N., Stefanini F. eta Indiviri G. Nukleo anitzeko arkitektura eskalagarria, memoria egitura heterogeneoak dituena, prozesadore asinkrono neuromorfiko dinamikoetarako (DYNAP). Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G.构内存结构。 Moradi, S.、Qiao, N.、Stefanini, F. & Indiveri, G. Nukleo anitzeko arkitektura hedagarri moduko bat, prozesaketa neuronal dinamikorako memoria egitura berezia duena (DYNAP).Moradi S., Qiao N., Stefanini F. eta Indiviri G. Nukleo anitzeko arkitektura eskalagarria, memoria egitura heterogeneoak dituena, prozesadore asinkrono neuromorfiko dinamikoetarako (DYNAP).IEEE Transactions Biomedikuntza zientziari buruzkoa. sistema elektrikoa. 12, 106–122 (2018).
Davis, M. et al. Loihi: Nukleo anitzeko prozesadore neuromorfikoa, ikaskuntza txertatua duena. IEEE Micro 38, 82–99 (2018).
Furber, SB, Galluppi, F., Temple, S. & Plana, LA SpiNNaker proiektua. Furber, SB, Galluppi, F., Temple, S. & Plana, LA SpiNNaker proiektua.Ferber SB, Galluppi F., Temple S. eta Plana LA SpiNNaker proiektua.Ferber SB, Galluppi F., Temple S. eta Plana LA SpiNNaker proiektua. prozesua. IEEE 102, 652–665 (2014).
Liu, S.-K. & Delbruck, T. Sistema sentsorial neuromorfikoak. & Delbruck, T. Sistema sentsorial neuromorfikoak.eta Delbrück T. Sistema sentsorial neuromorfikoak. & Delbruck, T. 神经形态感觉系统。 & Delbruck, T.eta Delbrück T. Neuromorphic zentzumen-sistema.Oraingoa. Iritzia. Neurobiologia. 20, 288–295 (2010).
Chope, T. et al. Soinu iturrien lokalizazio eta talkak saihesteko konbinaziorako zentzumen integrazio neuromorfikoa. 2019an Zirkuitu eta Sistema Biomedikoei buruzko IEEE Konferentzian (BioCAS), (IEEE Ed.) 1–4 (2019).
Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. A spike-based neuromorphic architecture of stereo vision. Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. A spike-based neuromorphic architecture of stereo vision.Risi N, Aymar A, Donati E, Solinas S eta Indiveri G. A spike-based neuromorphic stereovision architecture. Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. 一种基于脉冲的立体视觉神经形态结构。 Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G.Risi N, Aimar A, Donati E, Solinas S eta Indiveri G. Spike-n oinarritutako arkitektura estereomorfikorako.aurrean. Neurorobotics 14, 93 (2020).
Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. Ekitaldietan oinarritutako ikusmen estereosistema neuromorfikoetarako 3D pertzepzio-sare neuronalaren eredua. Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. Ekitaldietan oinarritutako ikusmen estereosistema neuromorfikoetarako 3D pertzepzio-sare neuronalaren eredua.Oswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. eta Indiveri, G. Gertaeretan oinarritutako Neuromorphic Stereo Vision Systems 3D Pultsatu Neural Network Perception Model for. 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. eta Indiveri, G. Spiked 3Dperception Neural Network Model for an Gertaeretan oinarritutako Neuromorphic Stereo Vision System.zientzia. 7. txostena, 1–11 (2017).
Dalgaty, T. et al. Intsektuetan oinarritutako oinarrizko mugimenduaren detekzioak memoria erresistentea eta neurona-sare lehertuak barne hartzen ditu. Sistema biohibrido bionikoa. 10928, 115–128 (2018).
D'Angelo, G. et al. Gertaeretan oinarritutako mugimendu eszentrikoan hautematea denbora-kode diferentziala erabiliz. aurrean. Neurologia. 14, 451 (2020).