Real-world data ferwurkjen applikaasjes fereaskje kompakt, lege-latency, low-power computing systemen. Mei evenemint-oandreaune komputermooglikheden jouwe komplementêre metal-oxide-semiconductor hybride memristive neuromorphyske arsjitektueren in ideale hardwarebasis foar sokke taken. Om it folsleine potensjeel fan sokke systemen te demonstrearjen, stelle en demonstrearje wy in wiidweidige oplossing foar sensorferwurking foar real-world objektlokalisaasjeapplikaasjes foar en demonstrearje wy eksperiminteel. Troch ynspiraasje te tekenjen fan neuroanatomy fan skuorûle, hawwe wy in bio-ynspirearre, evenemint-oandreaune objektlokalisaasjesysteem ûntwikkele dat in state-of-the-art piëzoelektryske mikromeganyske transducer-transducer kombineart mei komputaasjegrafyk-basearre neuromorfysk resistyf ûnthâld. Wy litte mjittingen sjen fan in fabrisearre systeem dat omfettet in ûnthâld-basearre resistive tafalsdetektor, fertraging line circuitry, en in folslein oanpasbere ultrasone transducer. Wy brûke dizze eksperimintele resultaten om simulaasjes op systeemnivo te kalibrearjen. Dizze simulaasjes wurde dan brûkt om de hoekresolúsje en enerzjy-effisjinsje fan it objektlokalisaasjemodel te evaluearjen. De resultaten litte sjen dat ús oanpak ferskate oarders fan grutte enerzjy effisjint kin wêze dan mikrocontrollers dy't deselde taak útfiere.
Wy geane in tiidrek yn fan ubiquitous computing wêr't it oantal ynset apparaten en systemen eksponentiell groeit om ús te helpen yn ús deistich libben. Der wurdt fan dizze systemen ferwachte dat se kontinu rinne, sa min mooglik macht konsumearje, wylst se learje om de gegevens te ynterpretearjen dy't se sammelje fan meardere sensoren yn echt en produsearje binêre útfier as gefolch fan klassifikaasje- of erkenningstaken. Ien fan 'e wichtichste stappen dy't nedich binne om dit doel te berikken is it ekstrahearjen fan nuttige en kompakte ynformaasje út lawaaierige en faak ûnfolsleine sensory gegevens. Konvinsjonele yngenieursbenaderingen probearje typysk sensorsinjalen mei in konstante en hege taryf, en generearje grutte hoemannichten gegevens sels by it ûntbrekken fan nuttige ynputs. Derneist brûke dizze metoaden komplekse digitale sinjaalferwurkingstechniken om de (faak lawaaiige) ynfiergegevens foar te ferwurkjen. Ynstee biedt biology alternative oplossingen foar it ferwurkjen fan lawaaierige sintúchlike gegevens mei enerzjysunige, asynchrone, evenemint-oandreaune oanpak (spikes)2,3. Neuromorphyske komputer nimt ynspiraasje fan biologyske systemen om berekkeningskosten te ferminderjen yn termen fan enerzjy- en ûnthâldeasken yn ferliking mei tradisjonele metoaden foar sinjaalferwurking4,5,6. Koartlyn binne ynnovative algemiene doel harsens-basearre systemen dy't ympulsneurale netwurken ymplementearje (TrueNorth7, BrainScaleS8, DYNAP-SE9, Loihi10, Spinnaker11) binne demonstrearre. Dizze processors leverje oplossings mei lege krêft, lege latency foar masine learen en modellearing fan kortikaal circuit. Om har enerzjy-effisjinsje folslein te benutten, moatte dizze neuromorphyske processors direkt wurde ferbûn mei evenemint-oandreaune sensoren12,13. Dochs binne d'r hjoed mar in pear touch-apparaten dy't direkt evenemint-oandreaune gegevens leverje. Promininte foarbylden binne dynamyske fisuele sensoren (DVS) foar fisyapplikaasjes lykas folgjen en bewegingsdeteksje14,15,16,17 de silisium cochlea18 en neuromorphic auditory sensors (NAS)19 foar auditive sinjaalferwurking, olfaktoryske sensors20 en tal fan touch foarbylden21,22. . tekstuer sensoren.
Yn dit papier presintearje wy in nij ûntwikkele evenemint-oandreaune auditive ferwurkingssysteem tapast op objektlokalisaasje. Hjir, foar it earst, beskriuwe wy in ein-oan-ein systeem foar objektlokalisaasje krigen troch it ferbinen fan in state-of-the-art piezoelektryske micromachined ultrasone transducer (pMUT) mei in berekkeningsgrafyk basearre op neuromorphic resistive ûnthâld (RRAM). Computing-arsjitektuer yn it ûnthâld mei RRAM binne in kânsrike oplossing foar it ferminderjen fan enerzjyferbrûk23,24,25,26,27,28,29. Harren ynherinte net-volatiliteit - gjin aktyf enerzjyferbrûk nedich om ynformaasje op te slaan of te aktualisearjen - is in perfekte fit mei de asynchrone, evenemint-oandreaune aard fan neuromorphyske komputer, wat resulteart yn hast gjin enerzjyferbrûk as it systeem idle is. Piezoelectric micromachined ultrasone transducers (pMUT's) binne goedkeape, miniaturisearre silisium-basearre ultrasone transducers dy't by steat binne om te fungearjen as transmitters en ûntfangers30,31,32,33,34. Om de sinjalen te ferwurkjen dy't ûntfongen binne troch de ynboude sensoren, lutsen wy ynspiraasje út 'e neuroanatomy fan' e skuorûle35,36,37. De skuorûle Tyto alba is bekend om syn opmerklike nachtjachtfeardigens troch in heul effisjint audityf lokalisaasjesysteem. Om de lokaasje fan 'e proai te berekkenjen, kodearret it lokalisaasjesysteem fan' e skuorûle de tiid fan flecht (ToF) as lûdwellen fan proai elk fan 'e earen fan' e ûle as lûdreceptors berikke. Sjoen de ôfstân tusken de earen makket it ferskil tusken de twa ToF-mjittingen (Interaural Time Difference, ITD) it mooglik om de azimutposysje fan it doel analytysk te berekkenjen. Hoewol biologyske systemen min geskikt binne foar it oplossen fan algebrayske fergelikingen, kinne se lokalisaasjeproblemen heul effektyf oplosse. It senuwstelsel fan skuorûlen brûkt in set fan tafalsdetektor (CD) 35-neuronen (dat wol sizze, neuronen dy't yn steat binne om tydlike korrelaasjes te detektearjen tusken spikes dy't nei ûnderen fuortplantsje nei konvergente opwinende úteinen)38,39 organisearre yn berekkeningsgrafiken om posysjeproblemen op te lossen.
Earder ûndersyk hat oantoand dat komplementêre metal-oxide-semiconductor (CMOS) hardware en RRAM-basearre neuromorphyske hardware ynspireare troch de inferior colliculus ("auditory cortex") fan 'e skuorûle in effisjinte metoade is foar it berekkenjen fan posysje mei ITD13, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46. It potinsjeel fan folsleine neuromorphyske systemen dy't keppele auditive cues oan neuromorphyske komputaasjegrafiken lykwols noch net oantoand wurde. It wichtichste probleem is de ynherinte fariabiliteit fan analoge CMOS-sirkels, dy't ynfloed hawwe op de krektens fan wedstriiddeteksje. Koartlyn binne alternative numerike ymplemintaasjes fan 'e ITD47-skattingen oantoand. Yn dit papier stelle wy foar om de mooglikheid fan RRAM te brûken om de konduktinsjewearde op in net-flechtige manier te feroarjen om fariabiliteit yn analoge circuits tsjin te gean. Wy hawwe in eksperiminteel systeem ymplementearre besteande út ien pMUT-útstjoermembraan dy't wurket op in frekwinsje fan 111.9 kHz, twa pMUT-ûntfangende membranen (sensors) dy't skuorûle-earen simulearje, en ien. Wy karakterisearre eksperiminteel it pMUT-deteksjesysteem en RRAM-basearre ITD-berekkeningsgrafyk om ús lokalisaasjesysteem te testen en syn hoeke-resolúsje te evaluearjen.
Wy fergelykje ús metoade mei in digitale ymplemintaasje op in mikrokontroller dy't deselde lokalisaasjetaak útfiert mei konvinsjonele beamfoarming of neuromorphyske metoaden, lykas ek in fjildprogrammbere poarte-array (FPGA) foar ITD-skatting foarsteld yn 'e referinsje. 47. Dizze fergeliking markearret de kompetitive krêft-effisjinsje fan it foarstelde RRAM-basearre analoge neuromorphyske systeem.
Ien fan 'e meast opfallende foarbylden fan in krekte en effisjinte foarwerp lokalisaasje systeem is te finen yn barn owl35,37,48. By skemer en moarn fertrout de brânûle (Tyto Alba) benammen op passyf harkjen, en siket aktyf nei lytse proai lykas foles of mûzen. Dizze auditive saakkundigen kinne lokalisearje auditive sinjalen fan proai mei ferrassende krektens (sawat 2 °)35, lykas werjûn yn Fig. 1a. Skuorûlen ôfliede de lokaasje fan lûdsboarnen yn it azimut (horizontaal) fleantúch út it ferskil yn ynkommende tiid fan flecht (ITD) fan 'e lûdboarne nei de twa earen. It ITD-berekkeningsmeganisme waard foarsteld troch Jeffress49,50 dy't fertrout op neurale mjitkunde en fereasket twa wichtige komponinten: in axon, in nervefaser fan in neuron dy't fungearret as in fertragingsline, en in array fan neuroanen fan tafaldetektor organisearre yn in komputaasjesysteem. grafyk lykas werjûn yn figuer 1b. It lûd berikt it ear mei in azimut-ôfhinklike tiidfertraging (ITD). It lûd wurdt dan yn elk ear omset yn in spikepatroan. De axons fan 'e lofter en rjochter earen fungearje as fertragingslinen en konvergearje op CD-neuronen. Teoretysk sil mar ien neuron yn in array fan oerienkommende neuroanen tagelyk ynput krije (wêr't de fertraging krekt annuleart) en sil maksimaal fjoer (sellen oanbuorjende sille ek fjoer, mar op in legere frekwinsje). It aktivearjen fan bepaalde neuroanen kodearret de posysje fan it doel yn 'e romte sûnder de ITD fierder te konvertearjen nei hoeken. Dit konsept is gearfette yn figuer 1c: bygelyks, as it lûd komt fan 'e rjochterkant as it ynfiersinjaal fan it rjochter ear in langere paad reizget dan it paad fan it linker ear, kompensearje foar it oantal ITD's, bygelyks, wannear neuron 2 oerienkomt. Mei oare wurden, elke CD reagearret op in bepaalde ITD (ek bekend as optimale fertraging) troch axonale fertraging. Sa, it brein konvertearret tydlike ynformaasje yn romtlike ynformaasje. Anatomysk bewiis foar dit meganisme is fûn37,51. Fase-beskoattele makronucleus neuroanen bewarje tydlike ynformaasje oer ynkommende lûden: lykas har namme al fermoeden docht, fjoer se op bepaalde sinjaalfazen. Tafalsdetektorneuronen fan it Jeffress-model kinne fûn wurde yn 'e laminêre kearn. Se krije ynformaasje fan makronukleêre neuroanen, waans axons as fertragingslinen fungearje. It bedrach fan fertraging foarsjoen troch de fertraging line kin ferklearre wurde troch de lingte fan de axon, likegoed as in oar myelination patroan dat feroaret de conduction snelheid. Ynspirearre troch it auditive systeem fan 'e skuorûle hawwe wy in biomimetysk systeem ûntwikkele foar it lokalisearjen fan objekten. De twa earen wurde fertsjintwurdige troch twa pMUT-ûntfangers. De lûdboarne is de pMUT-stjoerder dy't tusken har leit (fig. 1a), en de berekkeningsgrafyk wurdt foarme troch in roaster fan RRAM-basearre CD-sirkels (fig. 1b, grien), dy't de rol spylje fan CD-neuroanen wêrfan de ynputen wurde fertrage. troch it circuit, de fertraging linen (blau) hannelje as axons yn de biologyske tsjinhinger. It foarstelde sensorysysteem ferskilt yn wurkfrekwinsje fan dy fan 'e ûle, waans harksysteem wurket yn it 1-8 kHz-berik, mar pMUT-sensors dy't wurkje op sawat 117 kHz wurde brûkt yn dit wurk. De seleksje fan in ultrasone transducer wurdt beskôge neffens technyske en optimisaasjekritearia. Earst, it beheinen fan de bânbreedte fan ûntfangst ta in inkele frekwinsje ferbetteret ideaal mjittingsnauwkeurigens en ferienfâldiget de stap nei ferwurking. Derneist hat operaasje yn echografie it foardiel dat de útstjoerde pulsen net te hearren binne, dus minsken net steure, om't har auditive berik ~20-20 kHz is.
de brânûle ûntfangt lûdswellen fan in doel, yn dit gefal bewegende proai. De tiid fan flecht (ToF) fan 'e lûdwelle is oars foar elk ear (útsein as de proai direkt foar de ûle is). De stippelline lit it paad sjen dat lûdswellen nimme om de earen fan de skuorûle te berikken. Proai kin sekuer pleatst yn it horizontale fleantúch basearre op de lingte ferskil tusken de twa akoestyske paden en de oerienkommende interaural tiid ferskil (ITD) (lofts ôfbylding ynspirearre troch ref. 74, copyright 2002, Society for Neuroscience). Yn ús systeem genereart de pMUT-stjoerder (donkerblau) lûdswellen dy't fan it doel stuitsje. Reflekte ultrasoundwellen wurde ûntfongen troch twa pMUT-ûntfangers (ljochtgrien) en ferwurke troch de neuromorphyske prosessor (rjochts). b In ITD (Jeffress) berekkeningsmodel dat beskriuwt hoe't lûden dy't de earen fan 'e skuorûle ynfiere, earst wurde kodearre as faze-beskoattele spikes yn' e grutte kearn (NM) en dan mei help fan in geometrysk arranzjearre raster fan oerienkommende detektorneuronen yn 'e lamellêre kearn. Ferwurking (Nederlân) (links). Yllustraasje fan in neuroITD-berekkeningsgrafyk dy't fertragingslinen en neuroanen fan tafaldetektor kombinearret, it ûlebiosensorsysteem kin modeleare wurde mei RRAM-basearre neuromorphyske sirkels (rjochts). c Skematyk fan 'e wichtichste Jeffress-meganisme, troch it ferskil yn ToF, krije de twa earen lûdstimulaasjes op ferskillende tiden en stjoere axons fan beide einen nei de detektor. De axons meitsje diel út fan in searje fan coincidence detector (CD) neuroanen, dy't elk selektyf reagearje op sterk tiidkorrelearre ynputs. As gefolch, allinich CD's wêrfan de yngongen mei it lytste tiidferskil komme, binne maksimaal optein (ITD wurdt krekt kompensearre). De CD sil dan de hoekposysje fan it doel kodearje.
Piezoelektryske mikromeganyske ultrasone transducers binne skalberbere ultrasone transducers dy't kinne wurde yntegrearre mei avansearre CMOS technology31,32,33,52 en hawwe legere inisjele spanning en enerzjyferbrûk dan tradisjonele volumetryske transducers53. Yn ús wurk is de membraandiameter 880 µm, en de resonânsjefrekwinsje wurdt ferdield yn it berik fan 110-117 kHz (Fig. 2a, sjoch Metoaden foar details). Yn in batch fan tsien testapparaten wie de gemiddelde kwaliteitsfaktor sa'n 50 (ref. 31). De technology hat yndustriële folwoeksenheid berikt en is per se net bioynspirearre. It kombinearjen fan ynformaasje út ferskate pMUT films is in bekende technyk, en hoek ynformaasje kin krigen wurde út pMUTs mei help fan, bygelyks, beamforming techniken31,54. De sinjaalferwurking dy't nedich is om de hoekynformaasje te ekstrahearjen is lykwols net geskikt foar mjittingen mei lege macht. It foarstelde systeem kombinearret it neuromorphyske gegevensfoarferwurkingscircuit pMUT mei in RRAM-basearre neuromorphyske komputergrafyk ynspireare troch it Jeffress-model (figuer 2c), en leveret in alternative enerzjysunige en boarne-beheinde hardware-oplossing. Wy hawwe in eksperimint útfierd wêryn twa pMUT-sensoren sawat 10 sm útinoar pleatst waarden om de ferskate ToF-lûden te brûken dy't ûntfongen binne troch de twa ûntfangende membranen. Ien pMUT fungearret as in stjoerder sit tusken de ûntfangers. It doel wie in PVC plaat 12 sm breed, leit op in ôfstân D foar de pMUT apparaat (Fig. 2b). De ûntfanger registrearret it lûd dat reflektearre wurdt fan it objekt en reagearret safolle mooglik by de trochgong fan de lûdsweach. Werhelje it eksperimint troch de posysje fan it objekt te feroarjen, bepaald troch de ôfstân D en de hoeke θ. Ynspirearre troch in keppeling. 55, stelle wy in neuromorphyske foarferwurking fan pMUT rauwe sinjalen foar om reflektearre weagen yn peaks te konvertearjen om in neuromorphyske berekkeningsgrafyk yn te fieren. De ToF dy't oerienkomt mei de peakamplitude wurdt ekstrahearre út elk fan 'e twa kanalen en kodearre as de krekte timing fan' e yndividuele peaks. Op fig. 2c toant de circuitry dy't nedich is om de pMUT-sensor te ynterface mei in RRAM-basearre berekkeningsgrafyk: foar elk fan 'e twa pMUT-ûntfangers wurdt it rau sinjaal band-pass filtere om te glêdjen, te rjochtsjen en dan troch te gean nei de lekkende yntegrator yn oerwinningsmodus. de dynamyske drompel (figuer 2d) makket in útfier evenemint (spike) en firing (LIF) neuron: de útfier spike tiid kodearret de ûntdutsen flecht tiid. De LIF-drompel wurdt kalibrearre tsjin de pMUT-antwurd, wêrtroch de pMUT-fariabiliteit fan apparaat nei apparaat ferminderet. Mei dizze oanpak generearje wy, yn stee fan de hiele lûdsweach yn it ûnthâld op te slaan en letter te ferwurkjen, gewoan in pyk dy't oerienkomt mei de ToF fan 'e lûdwelle, dy't de ynfier foarmet foar de resistive ûnthâld-berekkeningsgrafyk. De spikes wurde direkt nei de fertragingslinen stjoerd en parallelisearre mei wedstryddeteksjemodules yn neuromorphyske berekkeningsgrafiken. Om't se wurde stjoerd nei de poarten fan de transistors, gjin ekstra amplification circuitry nedich (sjoch oanfoljende Fig. 4 foar details). Om de lokalisaasje-angulêre krektens te evaluearjen levere troch pMUT en de foarstelde sinjaalferwurkingsmetoade, mjitten wy de ITD (dat is it ferskil yn tiid tusken pykeveneminten generearre troch twa ûntfangers) as de ôfstân en hoeke fan it objekt farieare. De ITD-analyze waard doe omboud ta hoeken (sjoch Metoaden) en útset tsjin de posysje fan it objekt: de ûnwissichheid yn 'e mjitten ITD fergrutte mei ôfstân en hoeke nei it objekt (fig. 2e,f). It haadprobleem is de peak-to-noise ratio (PNR) yn 'e pMUT-antwurd. De fierdere it objekt, de legere it akoestyske sinjaal, dêrmei ferminderjen fan de PNR (Fig. 2f, griene line). In fermindering fan PNR liedt ta in ferheging fan ûnwissichheid yn 'e ITD-skatting, wat resulteart yn in ferheging fan' e lokalisaasje-krektens (Fig. 2f, blauwe line). Foar in objekt op in ôfstân fan 50 sm fan 'e stjoerder is de angular krektens fan it systeem likernôch 10 °. Dizze beheining oplein troch de skaaimerken fan 'e sensor kin wurde ferbettere. Bygelyks, de druk ferstjoerd troch de emitter kin wurde ferhege, dêrmei it fergrutsjen fan de spanning driuwt de pMUT membraan. In oare oplossing foar it fersterkjen fan it útstjoerde sinjaal is it ferbinen fan meardere stjoerders 56. Dizze oplossingen sille it deteksjeberik ferheegje op kosten fan ferhege enerzjykosten. Oanfoljende ferbetterings kinne wurde makke oan de ûntfangende kant. De lûdsflier fan 'e pMUT-ûntfanger kin signifikant wurde fermindere troch it ferbetterjen fan de ferbining tusken de pMUT en de earste-stap-fersterker, wat op it stuit wurdt dien mei draadferbiningen en RJ45-kabels.
in ôfbylding fan in pMUT kristal mei seis 880 µm membranen yntegrearre op 1.5 mm pitch. b Diagram fan de mjitopstelling. It doel leit op azimuth-posysje θ en op ôfstân D. De pMUT-stjoerder genereart in 117.6 kHz-sinjaal dat fan it doel bouncet en twa pMUT-ûntfangers mei ferskillende tiid-of-flight (ToF) berikt. Dit ferskil, definieare as it inter-aurale tiidferskil (ITD), kodearret de posysje fan in objekt en kin wurde rûsd troch it skatten fan de peak-antwurd fan 'e twa ûntfangersensors. c Skematyk fan foarferwurkingsstappen foar it konvertearjen fan it rau pMUT-sinjaal yn spike-sekwinsjes (dus ynfier nei de neuromorphyske berekkeningsgrafyk). De pMUT-sensors en neuromorphyske berekkeningsgrafiken binne makke en hifke, en de neuromorphyske foarferwurking is basearre op softwaresimulaasje. d Response fan it pMUT-membraan by ûntfangst fan in sinjaal en syn transformaasje yn in spikedomein. e Eksperimintele lokalisaasje angular krektens as funksje fan objekt hoeke (Θ) en ôfstân (D) nei it doel objekt. De ITD-ekstraksjemetoade fereasket in minimale hoekresolúsje fan sawat 4 ° C. f Hoeknauwkeurigheid (blauwe line) en oerienkommende peak-to-lûd-ferhâlding (griene line) tsjin objektôfstân foar Θ = 0.
Resistive ûnthâld bewarret ynformaasje yn in net-flechtich conductive steat. It basisprinsipe fan 'e metoade is dat de wiziging fan it materiaal op it atoomnivo in feroaring yn syn elektryske konduktiviteit feroarsake57. Hjir wy brûke in okside-basearre resistive ûnthâld besteande út in 5nm laach fan hafnium dioxide sandwiched tusken boppe en ûnder titanium en titanium nitride elektroden. De konduktiviteit fan RRAM-apparaten kin feroare wurde troch it tapassen fan in stroom- / spanningsgolffoarm dy't liedende filaminten fan soerstoffakatueres tusken de elektroden skept of brekt. Wy ko-yntegrearre sokke apparaten58 yn in standert 130 nm CMOS proses foar in meitsjen fan in fabrisearre reconfigurable neuromorphic circuit ymplemintaasje fan in tafal detector en in fertraging line circuit (fig. 3a). De net-flechtich en analoge aard fan it apparaat, kombinearre mei de evenemint-oandreaune aard fan it neuromorphic circuit, minimizes enerzjyferbrûk. It circuit hat in direkte oan / út-funksje: it wurket direkt nei it ynskeakelen, wêrtroch't de stroom folslein útskeakele wurdt as it circuit idle is. De wichtichste boustiennen fan it foarstelde skema wurde werjûn yn fig. 3b. It bestiet út N parallelle single-resistor single-transistor (1T1R) struktueren dy't kodearje synaptyske gewichten wêrfan gewicht streamen wurde nommen, ynjeksje yn 'e mienskiplike synapse fan in differinsjaal pear yntegrator (DPI) 59, en úteinlik ynjeksje yn' e synapse mei yntegraasje en lekkage. aktivearre (LIF) neuron 60 (sjoch Metoaden foar details). De input surges wurde tapast op 'e poarte fan' e 1T1R-struktuer yn 'e foarm fan in folchoarder fan spanningspulsen mei in doer yn' e oarder fan hûnderten nanosekonden. Resistive ûnthâld kin pleatst wurde yn in hege conductive steat (HCS) troch in tapassen fan in eksterne positive ferwizing nei Vtop doe't Vbottom wurdt grûn, en weromsette nei in lege conductive steat (LCS) troch in tapassen fan in positive spanning op Vbottom doe't Vtop is grûn. De gemiddelde wearde fan HCS kin wurde regele troch it beheinen fan de programmearring stroom (neilibjen) fan de SET (ICC) troch de poarte-boarne spanning fan de rige transistor (fig. 3c). De funksjes fan RRAM yn it circuit binne twafoldich: se rjochtsje en gewicht de ynfierpulsen.
Scanning electron microscope (SEM) ôfbylding fan in blau HfO2 1T1R RRAM apparaat yntegrearre yn 130 nm CMOS technology mei selector transistors (650 nm breed) yn grien. b Basisboustiennen fan it foarstelde neuromorphyske skema. De input voltage pulses (peaks) Vin0 en Vin1 konsumearje hjoeddeistige Iweight, dat is evenredich mei de conduction steaten G0 en G1 fan de 1T1R struktuer. Dizze stroom wurdt yn 'e DPI-synapses ynjeksje en stimulearret de LIF-neuronen. RRAM G0 en G1 wurde ynstallearre yn HCS en LCS respektivelik. c Funksje fan kumulative conductance tichtens foar in groep fan 16K RRAM apparaten as funksje fan ICC hjoeddeistige matching, dy't effektyf kontrolearret it conduction nivo. d Circuit mjittingen yn (a) toant dat G1 (yn de LCS) effektyf blokkearret ynfier fan Vin1 (grien), en yndie de útfier neuron syn membraan spanning reagearret allinnich op 'e blauwe ynfier fan Vin0. RRAM effektyf bepaalt de ferbinings yn it circuit. e Meting fan it circuit yn (b) toant it effekt fan de conductance wearde G0 op it membraan spanning Vmem nei it tapassen fan in spanning puls Vin0. Hoe mear konduktinsje, hoe sterker de reaksje: sa implementeart it RRAM-apparaat gewicht fan I/O-ferbining. Mjittingen waarden makke op it circuit en demonstrearje de dûbele funksje fan RRAM, routing en gewicht fan ynfierpulsen.
As earste, om't d'r twa basisgeliedingssteaten binne (HCS en LCS), kinne RRAM's ynfierpulsen blokkearje of misse as se respektivelik yn 'e LCS- of HCS-steaten binne. As gefolch, RRAM effektyf bepaalt de ferbinings yn it circuit. Dit is de basis om de arsjitektuer opnij te konfigurearjen. Foar in demonstrearje dit, wy sille beskriuwe in fabrisearre circuit ymplemintaasje fan it circuit blok yn figuer 3b. De RRAM dy't oerienkomt mei G0 wurdt programmearre yn 'e HCS, en de twadde RRAM G1 wurdt programmearre yn' e LCS. Ynputpulsen wurde tapast op sawol Vin0 as Vin1. De effekten fan twa sekwinsjes fan ynfierpulsen waarden analysearre yn 'e útfierneuronen troch it sammeljen fan de neuronmembraanspanning en it útfiersinjaal mei in oscilloskoop. It eksperimint wie suksesfol doe't allinich it HCS-apparaat (G0) ferbûn wie mei de puls fan 'e neuron om membraanspanning te stimulearjen. Dit wurdt oantoand yn figuer 3d, wêrby't de blauwe pulstrein feroarsaket dat de membraanspanning op 'e membraankondensator opbout, wylst de griene pulstrein de membraanspanning konstant hâldt.
De twadde wichtige funksje fan RRAM is de ymplemintaasje fan ferbiningsgewichten. Mei help fan RRAM syn analoge conductance oanpassing, I / O ferbinings kinne wurde gewicht neffens. Yn it twadde eksperimint waard it G0-apparaat programmearre op ferskate nivo's fan HCS, en de ynfierpuls waard tapast op 'e VIn0-ynput. De ynfier puls lûkt in stroom (Iweight) út it apparaat, dat is evenredich mei de conductance en de oerienkommende potinsjele drop Vtop - Vbot. Dizze gewichtige stroom wurdt dan yn 'e DPI-synapses en LIF-útfierneuronen ynjeksje. De membraanspanning fan 'e útfier neuroanen waard opnommen mei in oscilloskoop en werjûn yn Fig. 3d. De spanningspiek fan 'e neuronmembraan yn antwurd op in inkele ynfierpuls is evenredich mei de konduktinsje fan it resistive ûnthâld, wat oantoand dat RRAM kin wurde brûkt as in programmeerber elemint fan synaptysk gewicht. Dizze twa foarriedige tests litte sjen dat it foarstelde RRAM-basearre neuromorphyske platfoarm de basiseleminten fan 'e basis Jeffress-meganisme kin útfiere, nammentlik de fertragingsline en it tafaldetektorsirkwy. It circuit platfoarm is boud troch steapele opienfolgjende blokken njonken inoar, lykas de blokken yn figuer 3b, en ferbinen harren poarten oan in mienskiplike ynfier line. Wy ûntwurp, makke en testen in neuromorfysk platfoarm besteande út twa útfierneuronen dy't twa ynputen ûntfange (fig. 4a). It circuit diagram wurdt werjûn yn figuer 4b. De boppeste 2 × 2 RRAM-matrix lit ynputpulsen rjochtsje op twa útfierneuronen, wylst de legere 2 × 2-matrix weromkommende ferbiningen fan twa neuroanen (N0, N1) mooglik makket. Wy litte sjen dat dit platfoarm kin brûkt wurde mei in fertraging line konfiguraasje en twa ferskillende tafal detektor funksjes, lykas werjûn troch eksperimintele mjittingen yn figuer 4c-e.
Circuit diagram foarme troch twa útfier neuroanen N0 en N1 ûntfangst twa yngongen 0 en 1. De top fjouwer apparaten fan de array definiearje synaptyske ferbinings fan ynfier nei útfier, en de ûnderste fjouwer sellen definiearje weromkommende ferbinings tusken neuroanen. De kleurde RRAM's fertsjintwurdigje de apparaten dy't yn 'e HCS oan' e rjochter binne konfigureare: de apparaten yn 'e HCS tastean ferbiningen en fertsjintwurdigje gewichten, wylst de apparaten yn 'e LCS ynfierpulsen blokkearje en ferbiningen nei útgongen útskeakelje. b Diagram fan circuit (a) mei acht RRAM modules markearre yn blau. c Fertragingslinen wurde foarme troch gewoan de dynamyk fan DPI-synapses en LIF-neuronen te brûken. De griene RRAM is ynsteld op conductance heech genôch om te kinne induce in glitch by de útfier nei de ynfier fertraging Δt. d Skematyske yllustraasje fan rjochtingsûngefoelige CD-deteksje fan tiidôfhinklike sinjalen. Utfierneuron 1, N1, fjoer op yngongen 0 en 1 mei in koarte fertraging. e Richting gefoelige CD circuit, in circuit dat detektearret wannear input 1 benaderjen liedt input 0 en komt nei input 0. De útfier fan it circuit wurdt fertsjintwurdige troch neuron 1 (N1).
De fertragingsline (figuer 4c) brûkt gewoan it dynamyske gedrach fan DPI-synapses en LIF-neuronen om de ynfierspike fan Vin1 nei Vout1 te reprodusearjen troch Tdel te fertrage. Allinnich de G3 RRAM ferbûn oan Vin1 en Vout1 wurdt programmearre yn HCS, de rest fan de RRAMs wurde programmearre yn LCS. It G3-apparaat waard programmearre foar 92.6 µs om te soargjen dat elke ynfierpuls de membraanspanning fan 'e útfierneuron genôch fergruttet om de drompel te berikken en in fertrage útfierpuls te generearjen. De fertraging Tdel wurdt bepaald troch de synaptyske en neurale tiidkonstanten. Tafalsdetektors detektearje it foarkommen fan tydlik korrelearre, mar romtlik ferdielde ynfiersinjalen. Rjochting-ûngefoelige CD fertrout op yndividuele ynputen dy't konvergearje nei in mienskiplike útfierneuron (figuer 4d). De twa RRAM's dy't respektivelik Vin0 en Vin1 ferbine mei Vout1, G2 en G4 binne programmearre foar hege konduksje. Simultane oankomst fan spikes op Vin0 en Vin1 fergruttet de spanning fan it N1-neuronmembraan boppe de drompel dy't nedich is om de útfierspike te generearjen. As de twa yngongen binne te fier útinoar yn 'e tiid, kin de lading op' e membraanspanning opboude troch de earste ynput tiid hawwe om te ferfallen, foarkomt dat it membraanpotential N1 de drompelwearde berikt. G1 en G2 wurde programmearre foar likernôch 65 µs, wat soarget dat in inkele ynput surge net fergruttet de membraan spanning genôch te feroarsaakje in útfier surge. Tafalsdeteksje tusken eveneminten ferdield yn romte en tiid is in fûnemintele operaasje dy't brûkt wurdt yn in breed skala oan sensingtaken, lykas optyske stream basearre obstakelferwidering en lûdboarnelokalisaasje. Sa is it berekkenjen fan rjochtingsgefoelige en ûngefoelige CD's in fûnemintele boublok foar it bouwen fan fisuele en audio-lokalisaasjesystemen. Lykas sjen litten troch de skaaimerken fan 'e tiid konstanten (sjoch oanfoljende Fig. 2), ymplemintearret de foarnommen circuit in gaadlik berik fan fjouwer oarders fan grutte tiidskalen. Sa kin it tagelyk foldwaan oan de easken fan fisuele en lûdsystemen. Rjochtingsgefoelige CD is in sirkwy dat gefoelich is foar de romtlike folchoarder fan oankomst fan pulsen: fan rjochts nei lofts en oarsom. It is in fûnemintele boublok yn it basisnetwurk foar bewegingsdeteksje fan it fisuele systeem Drosophila, brûkt om bewegingsrjochtingen te berekkenjen en botsingen te detektearjen62. Om in rjochtingsgefoelige CD te berikken, moatte twa yngongen rjochte wurde op twa ferskillende neuroanen (N0, N1) en in rjochtingsferbining moat tusken har fêststeld wurde (fig. 4e). As de earste ynfier wurdt ûntfongen, reagearret NO troch it ferheegjen fan de spanning oer syn membraan boppe de drompelwearde en it stjoeren fan in surge. Dit útfier-evenemint, op syn beurt, fjoer N1 tank oan de rjochtingsferbining markearre yn grien. As in ynfier evenemint Vin1 oankomt en energizes N1 wylst syn membraan spanning is noch heech, genereart N1 in útfier evenemint dat oanjout dat in wedstriid is fûn tusken de twa yngongen. Rjochtingsferbiningen kinne de N1 allinich útfier útstjoere as ynfier 1 komt nei ynfier 0. G0, G3 en G7 wurde programmearre op respektivelik 73,5 µS, 67,3 µS en 40,2 µS, en soarget derfoar dat in inkele spike op 'e ynfier Vin0 in fertraging feroarsaket output spike, wylst N1's membraanpotinsjeel allinich drompel berikt as beide ynput-bursts syngronisearje. .
Fariabiliteit is in boarne fan ûnfolsleinens yn modeleare neuromorphyske systemen63,64,65. Dit liedt ta heterogene gedrach fan neuroanen en synapses. Foarbylden fan sokke neidielen befetsje 30% (gemiddelde standertdeviaasje) fariabiliteit yn input gain, tiid konstante, en refractaire perioade, om mar in pear te neamen (sjoch Metoaden). Dit probleem is noch mear útsprutsen as meardere neuroanen ferbûn binne, lykas in oriïntaasje-gefoelige CD besteande út twa neuroanen. Om goed te wurkjen moatte de winst- en ferfaltiidkonstanten fan 'e twa neuroanen sa ferlykber wêze as mooglik. Bygelyks, in grut ferskil yn ynfier winst kin in neuron te oerreageare op in ynfier puls wylst de oare neuron is amper reageart. Op fig. Figuer 5a lit sjen dat willekeurich selekteare neuroanen oars reagearje op deselde ynfierpuls. Dizze neurale fariabiliteit is relevant foar bygelyks de funksje fan rjochtingsgefoelige CD's. Yn it skema werjûn yn fig. 5b, c, de ynfier winst fan neuron 1 is folle heger as dy fan neuron 0. Sa, neuron 0 fereasket trije input pulses (ynstee fan 1) te berikken de drompel, en neuron 1, lykas ferwachte, nedich twa ynfier eveneminten. It ymplementearjen fan spike-tiid-ôfhinklike biomimetyske plastykens (STDP) is in mooglike manier om de ynfloed fan unprecise en trage neurale en synaptyske sirkwy op systeemprestaasjes te ferminderjen43. Hjir stelle wy foar om it plastyske gedrach fan resistyf ûnthâld te brûken as in middel om de ferbettering fan neuronale ynput te beynfloedzjen en de effekten fan fariabiliteit yn neuromorphyske circuits te ferminderjen. As werjûn yn fig. 4e, konduktinsjenivo's assosjearre mei RRAM synaptyske massa modulearre effektyf de korrespondearjende neuronale membraanspanningsantwurd. Wy brûke in iterative RRAM programmearring strategy. Foar in opjûne ynfier wurde de konduktinsjewearden fan 'e synaptyske gewichten opnij programmearre oant it doelgedrach fan' e sirkwy wurdt krigen (sjoch Metoaden).
a Eksperimintele mjittingen fan it antwurd fan njoggen willekeurich selektearre yndividuele neuroanen op deselde ynfier puls. It antwurd ferskilt oer populaasjes, beynfloedet ynputwinst en tiidkonstante. b Eksperimintele mjittingen fan 'e ynfloed fan neuroanen op' e fariabiliteit fan neuroanen dy't rjochtingsgefoelige CD beynfloedzje. De twa rjochtingsgefoelige CD-útfierneuronen reagearje oars op ynput stimuli fanwegen neuron-nei-neuron-fariabiliteit. Neuron 0 hat in legere ynfierwinst as neuron 1, dus it nimt trije ynfierpulsen (ynstee fan 1) om in útfierspike te meitsjen. Lykas ferwachte berikt neuron 1 de drompel mei twa ynfier-eveneminten. As ynfier 1 oankomt Δt = 50 µs neidat neuron 0 brânt, bliuwt CD stil, om't Δt grutter is as de tiidkonstante fan neuron 1 (sawat 22 µs). c wurdt fermindere troch Δt = 20 µs, sadat input 1 peaks as it fjoer fan neuron 1 noch heech is, wat resulteart yn 'e simultane deteksje fan twa ynput-eveneminten.
De twa eleminten dy't brûkt wurde yn 'e ITD-berekkeningskolom binne de fertragingsline en de rjochtingsûnsensitive CD. Beide circuits fereaskje sekuere kalibraasje te garandearjen goede foarwerp posisjonearring prestaasje. De fertraging line moat leverje in presys fertrage ferzje fan de ynfier peak (figuer 6a), en de CD moat wurde aktivearre allinnich as de ynfier falt binnen it doel detection berik. Foar de fertragingsline waarden de synaptyske gewichten fan 'e ynfierferbiningen (G3 yn Fig. 4a) opnij programmearre oant de doelfertraging waard krigen. Stel in tolerânsje om de doelfertraging yn om it programma te stopjen: hoe lytser de tolerânsje, hoe dreger it is om de fertragingsline mei súkses yn te stellen. Op fig. Figure 6b toant de resultaten fan de fertraging line kalibraasje proses: it kin sjoen wurde dat de foarnommen skema kin presys foarsjen alle fertraging nedich yn it ûntwerp skema (fan 10 oan 300 μs). It maksimum oantal kalibraasje-iteraasjes hat ynfloed op de kwaliteit fan it kalibraasjeproses: 200-iteraasjes kinne de flater ferminderje nei minder as 5%. Ien kalibraasje-iteraasje komt oerien mei in set / reset operaasje fan in RRAM sel. It tuningproses is ek kritysk foar it ferbetterjen fan de krektens fan CD-module direkte deteksje fan eveneminten. It duorre tsien kalibraasje-iteraasjes om in wier posityf taryf te berikken (dat wol sizze, it taryf fan eveneminten dy't korrekt identifisearre binne as relevant) boppe 95% (blauwe line yn figuer 6c). It tuningproses hat lykwols gjin ynfloed op falske positive eveneminten (dat is de frekwinsje fan eveneminten dy't ferkeard as relevant waarden identifisearre). In oare metoade waarnommen yn biologyske systemen foar it oerwinnen fan de tiid beheinings fan fluch aktivearjen paden is redundans (dat is, in protte kopyen fan itselde objekt wurde brûkt om in opjûne funksje). Ynspirearre troch biology66 pleatsten wy ferskate CD-sirkels yn elke CD-module tusken de twa fertragingslinen om de ynfloed fan falske positiven te ferminderjen. As werjûn yn fig. 6c (griene line), it pleatsen fan trije CD-eleminten yn elke CD-module kin it falske alarmrate ferminderje nei minder dan 10–2.
in Effekt fan neuronale fariabiliteit op fertraging line circuits. b Fertraging line circuits kinne wurde skalearre ta grutte fertraging troch it ynstellen fan de tiid konstanten fan de oerienkommende LIF neuroanen en DPI synapses oan grutte wearden. It fergrutsjen fan it oantal iteraasjes fan 'e RRAM-kalibraasjeproseduere makke it mooglik om de krektens fan' e doelfertraging signifikant te ferbetterjen: 200 iteraasjes fermindere de flater nei minder dan 5%. Ien iteraasje komt oerien mei in SET / RESET-operaasje op in RRAM-sel. Eltse CD module yn de c Jeffress model kin wurde útfierd mei help fan N parallelle CD eleminten foar gruttere fleksibiliteit mei respekt foar systeem flaters. d Mear RRAM kalibraasje werhellings fergrutsje de wiere positive taryf (blauwe line), wylst de falske positive taryf is ûnôfhinklik fan it oantal werhellings (griene line). It pleatsen fan mear CD eleminten yn parallel foarkomt falske opspoaren fan CD module wedstriden.
Wy evaluearje no de prestaasjes en enerzjyferbrûk fan it ein-oan-ein yntegreare objektlokalisaasjesysteem werjûn yn figuer 2 mei mjittingen fan 'e akoestyske eigenskippen fan' e pMUT-sensor, CD, en fertragingsline-sirkels dy't de neuromorphyske komputergrafyk útmeitsje. Jeffress model (fig. 1a). Wat de neuromorphyske komputergrafyk oanbelanget, hoe grutter it oantal CD-modules, hoe better de hoekige resolúsje, mar ek hoe heger de enerzjy fan it systeem (fig. 7a). In kompromis kin berikt wurde troch de krektens fan yndividuele komponinten (pMUT-sensors, neuroanen en synaptyske circuits) te fergelykjen mei de krektens fan it hiele systeem. De resolúsje fan 'e fertragingsline wurdt beheind troch de tiidkonstinten fan' e simulearre synapses en neuroanen, dy't yn ús skema mear as 10 µs binne, wat oerienkomt mei in hoeke resolúsje fan 4 ° (sjoch Metoaden). Mear avansearre knooppunten mei CMOS-technology sille it ûntwerp fan neurale en synaptyske sirkwy mei legere tiidkonstanten tastean, wat resulteart yn hegere krektens fan 'e eleminten fan' e fertragingsline. Yn ús systeem wurdt de krektens lykwols beheind troch de flater pMUT by it skatten fan de hoekposysje, dus 10 ° (blauwe horizontale line yn Fig. 7a). Wy fêstigje it oantal CD-modules op 40, wat oerienkomt mei in hoeke-resolúsje fan sawat 4 °, dat wol sizze, de hoekige krektens fan 'e berekkeningsgrafyk (ljochtblauwe horizontale line yn Fig. 7a). Op systeemnivo jout dit in resolúsje fan 4° en in krektens fan 10° foar objekten dy't 50 sm foar it sensorsysteem sitte. Dizze wearde is te fergelykjen mei de neuromorphyske lûdlokalisaasjesystemen rapporteare yn ref. 67. In ferliking fan it foarstelde systeem mei de steat fan 'e technyk is te finen yn oanfoljende tabel 1. It tafoegjen fan ekstra pMUTs, it fergrutsjen fan it akoestyske sinjaalnivo en it ferminderjen fan elektroanyske lûd binne mooglike manieren om de lokalisaasjenauwkeurigens fierder te ferbetterjen. ) wurdt rûsd op 9,7. nz. 55. Sjoen 40 CD-ienheden op 'e berekkeningsgrafyk, skatte de SPICE-simulaasje de enerzjy per operaasje (dus objektposysje-enerzjy) op 21,6 nJ. It neuromorphyske systeem wurdt allinich aktivearre as der in ynfier-evenemint komt, dat wol sizze as in akoestyske welle elke pMUT-ûntfanger berikt en de deteksjedrompel oerkomt, oars bliuwt it ynaktyf. Dit foarkomt ûnnedige enerzjyferbrûk as d'r gjin ynfiersinjaal is. Sjoen in frekwinsje fan lokalisaasjeoperaasjes fan 100 Hz en in aktivearringsperioade fan 300 µs per operaasje (de maksimale mooglike ITD), is it enerzjyferbrûk fan 'e neuromorphyske komputergrafyk 61.7 nW. Mei neuromorphyske foarferwurking tapast op elke pMUT-ûntfanger, berikt it enerzjyferbrûk fan it heule systeem 81,6 nW. Om de enerzjy-effisjinsje fan 'e foarstelde neuromorphyske oanpak te begripen yn ferliking mei konvinsjonele hardware, fergelike wy dit nûmer mei de enerzjy dy't nedich is om deselde taak út te fieren op in moderne mikrokontroller mei lege macht mei of neuromorphyske as konvinsjonele beamforming68 Skill. De neuromorphic oanpak beskôget in analoog-nei-digitale converter (ADC) poadium, folge troch in band-pass filter en in envelope ekstraksje poadium (Teeger-Kaiser metoade). Uteinlik wurdt in drompeloperaasje útfierd om de ToF te ekstrahearjen. Wy hawwe de berekkening fan ITD op basis fan ToF en de konverzje nei geschatte hoekposysje weilitten, om't dit ien kear foar elke mjitting bart (sjoch Metoaden). Oannommen fan in sampling rate fan 250 kHz op beide kanalen (pMUT ûntfangers), 18 band pass filter operaasjes, 3 envelope ekstraksje operaasjes, en 1 drompel operaasje per stekproef, it totale enerzjyferbrûk wurdt rûsd op 245 microwatts. Dit brûkt de lege-machtmodus69 fan 'e mikrokontroller, dy't ynskeakele wurdt as de algoritmen net útfiere, wat it enerzjyferbrûk fermindert nei 10.8 µW. It enerzjyferbrûk fan 'e oplossing foar beamfoarmjende sinjaalferwurking foarsteld yn' e referinsje. 31, mei 5 pMUT-ûntfangers en 11 balken unifoarm ferdield yn it azimutfleantúch [-50 °, +50 °], is 11,71 mW (sjoch de seksje Metoaden foar details). Dêrneist rapportearje wy it enerzjyferbrûk fan in FPGA47-basearre Time Difference Encoder (TDE) rûsd op 1,5 mW as ferfanging foar it Jeffress-model foar objektlokalisaasje. Op grûn fan dizze rûzings ferminderet de foarstelde neuromorphyske oanpak it enerzjyferbrûk mei fiif oarders fan grutte fergelike mei in mikrokontroller dy't klassike beamformingstechniken brûkt foar objektlokalisaasjeoperaasjes. It oannimmen fan in neuromorphyske oanpak foar sinjaalferwurking op in klassike mikrocontroller fermindert it enerzjyferbrûk mei sawat twa oarders fan grutte. De effektiviteit fan it foarstelde systeem kin ferklearre wurde troch de kombinaasje fan in asynchrone resistive-ûnthâld analoge sirkwy dat by steat is om te fieren yn-ûnthâld berekkeningen en it ûntbrekken fan analooch-nei-digitale konverzje nedich om waarnimme sinjalen.
a Angular resolúsje (blau) en macht konsumpsje (grien) fan de lokalisaasje operaasje ôfhinklik fan it oantal CD modules. De donkerblauwe horizontale balke fertsjintwurdiget de hoeke krektens fan 'e PMUT en de ljochtblauwe horizontale balke fertsjintwurdiget de hoeke krektens fan' e neuromorphyske berekkeningsgrafyk. b Power konsumpsje fan it foarstelde systeem en ferliking mei de twa besprutsen microcontroller ymplemintaasjes en digitale ymplemintaasje fan de Tiid Difference Encoder (TDE) 47 FPGA.
Om it enerzjyferbrûk fan it doellokalisaasjesysteem te minimalisearjen, hawwe wy in effisjint, barren-oandreaune RRAM-basearre neuromorfysk circuit betocht, ûntworpen en ymplementearre dat de sinjaalynformaasje ferwurket generearre troch de ynboude sensoren om de posysje fan it doelobjekt yn echt te berekkenjen. tiid. . Wylst tradisjonele ferwurkingsmetoaden kontinu probearje ûntdutsen sinjalen en berekkeningen útfiere om nuttige ynformaasje te ekstrahearjen, fiert de foarstelde neuromorphyske oplossing berekkeningen asynchroan as nuttige ynformaasje oankomt, en maksimalisearje de effisjinsje fan systeemkrêft mei fiif oarders fan grutte. Derneist markearje wy de fleksibiliteit fan RRAM-basearre neuromorphyske circuits. It fermogen fan RRAM om konduktinsje te feroarjen op in net-flechtige manier (plastisiteit) kompensearret foar de ynherinte fariabiliteit fan synaptyske en neurale circuits fan ultra-lege macht analoge DPI. Dit makket dit RRAM-basearre circuit alsidich en krêftich. Us doel is net om komplekse funksjes of patroanen út sinjalen te ekstrahearjen, mar om objekten yn realtime te lokalisearjen. Us systeem kin it sinjaal ek effisjint komprimearje en it úteinlik stjoere nei fierdere ferwurkingsstappen om kompleksere besluten te nimmen as it nedich is. Yn 'e kontekst fan lokalisaasjeapplikaasjes kin ús neuromorphyske foarferwurkingsstap ynformaasje leverje oer de lokaasje fan objekten. Dizze ynformaasje kin brûkt wurde foar bygelyks bewegingsdeteksje of gebearkenning. Wy beklamje it belang fan it kombinearjen fan sensoren foar ultra leech krêft lykas pMUT's mei elektroanika mei ultra leech krêft. Hjirfoar hawwe neuromorphyske oanpak de kaai west, om't se ús liede ta it ûntwikkeljen fan nije circuit-ymplemintaasjes fan biologysk ynspireare komputaasjemetoaden lykas it Jeffress-model. Yn 'e kontekst fan tapassingen foar sensorfúzje kin ús systeem wurde kombinearre mei ferskate ferskillende op eveneminten basearre sensoren om krekter ynformaasje te krijen. Hoewol't ûlen poerbêst binne yn it finen fan proai yn it tsjuster, hawwe se poerbêst sicht en fiere in kombinearre auditive en fisuele syktocht út foardat se proai fangen70. As in bepaalde auditive neuron brânt, krijt de ûle de ynformaasje dy't it nedich is om te bepalen yn hokker rjochting syn fisuele sykopdracht te begjinnen, sadat syn oandacht rjochtet op in lyts part fan 'e fisuele sêne. In kombinaasje fan fisuele sensoren (DVS-kamera) en in foarstelde harksensor (basearre op pMUT) moat ûndersocht wurde foar de ûntwikkeling fan takomstige autonome aginten.
De pMUT-sensor leit op in PCB mei twa ûntfangers sawat 10 sm útinoar, en de stjoerder leit tusken de ûntfangers. Yn dit wurk, elk membraan is in ophongen bimorph struktuer besteande út twa lagen fan piezoelectric aluminium nitride (AlN) 800 nm dik sandwiched tusken trije lagen fan molybdenum (Mo) 200 nm dik en coated mei in laach 200 nm dik. de top passivating SiN laach lykas beskreaun yn de referinsje. 71. De ynderlike en bûtenste elektroden wurde tapast oan de ûnderste en boppeste lagen fan molybdenum, wylst de middelste molybdeen elektrodes is unpatterned en brûkt as grûn, resultearret yn in membraan mei fjouwer pear elektroden.
Dizze arsjitektuer lit it gebrûk meitsje fan in mienskiplike membraandeformaasje, wat resulteart yn ferbettere transmitting en ûntfange gefoelichheid. Sa'n pMUT hat typysk in eksitaasjegefoelichheid fan 700 nm/V as emitter, en soarget foar in oerflakdruk fan 270 Pa/V. As ûntfanger lit ien pMUT-film in kortslutingssensitiviteit fan 15 nA / Pa sjen, dy't direkt relatearre is oan de piëzoelektryske koeffizient fan AlN. De technyske fariabiliteit fan 'e spanning yn' e AlN-laach liedt ta in feroaring yn 'e resonânsjefrekwinsje, dy't kompensearre wurde kin troch it oanbringen fan in DC-bias oan' e pMUT. DC-sensitiviteit waard mjitten op 0,5 kHz / V. Foar akoestyske karakterisearring wurdt in mikrofoan brûkt foar de pMUT.
Om de echo-puls te mjitten, pleatsten wy in rjochthoekige plaat mei in gebiet fan sawat 50 cm2 foar de pMUT om de útstjoerde lûdswellen te reflektearjen. Sawol de ôfstân tusken de platen en de hoeke relatyf oan it pMUT-fleantúch wurde regele mei spesjale holders. In Tectronix CPX400DP spanning boarne biases trije pMUT membranen, tuning de resonânsjefel frekwinsje oan 111,9 kHz31, wylst de stjoerders wurde oandreaun troch in Tectronix AFG 3102 puls generator ôfstimd op de resonânsjefel frekwinsje (111,9 kHz 1 fan in. De streamingen lêzen fan de fjouwer útfier havens fan elke pMUT ûntfanger wurde omboud ta spanningen mei help fan in spesjale differinsjaaloperator stroom- en spanning arsjitektuer, en de resultearjende sinjalen wurde digitalisearre troch de Spektrum data acquisition systeem. De deteksjelimyt waard karakterisearre troch pMUT-sinjaalwinning ûnder ferskate omstannichheden: wy ferpleatse de reflektor nei ferskate ôfstannen [30, 40, 50, 60, 80, 100] cm en feroare de pMUT-stipewinkel ([0, 20, 40] o ) Figure 2b toant de tydlike ITD-deteksjeresolúsje ôfhinklik fan 'e korrespondearjende hoekposysje yn graden.
Dit artikel brûkt twa ferskillende off-the-shelf RRAM circuits. De earste is in array fan 16.384 (16.000) apparaten (128 × 128 apparaten) yn in 1T1R-konfiguraasje mei ien transistor en ien wjerstân. De twadde chip is it neuromorphic platfoarm werjûn yn figuer 4a. De RRAM-sel bestiet út in 5 nm dikke HfO2-film ynbêde yn in TiN / HfO2 / Ti / TiN-stapel. De RRAM-stapel is yntegrearre yn 'e back-of-line (BEOL) fan it standert 130nm CMOS-proses. RRAM-basearre neuromorphyske circuits presintearje in ûntwerpútdaging foar all-analoge elektroanyske systemen wêryn RRAM-apparaten gearwurkje mei tradisjonele CMOS-technology. Benammen de conduction steat fan de RRAM apparaat moat wurde lêzen en brûkt as in funksje fariabele foar it systeem. Dêrta waard in sirkwy ûntworpen, makke en hifke dat de stroom fan it apparaat lêst as in ynfierpuls wurdt ûntfongen en dizze stroom brûkt om it antwurd fan in differinsjaal-paar-yntegrator (DPI) synapse te gewichten. Dit circuit wurdt werjûn yn figuer 3a, dy't fertsjintwurdiget de basis boustiennen fan it neuromorphic platfoarm yn figuer 4a. In ynfierpuls aktivearret de poarte fan it 1T1R-apparaat, wêrtroch't in stroom troch RRAM feroarsaakje dy't evenredich is mei de konduktinsje fan it apparaat G (Iweight = G (Vtop - Vx)). De ynvertearjende ynfier fan 'e operasjonele fersterker (op-amp) circuit hat in konstante DC-foarspanning Vtop. De negative feedback fan 'e op-amp sil Vx = Vtop leverje troch gelikense stroom te leverjen fan M1. De hjoeddeistige Iweight ophelle út it apparaat wurdt ynjeksje yn de DPI synapse. In sterkere stroom sil resultearje yn mear depolarisaasje, sadat RRAM conductance effektyf ymplemintearret synaptyske gewichten. Dizze eksponinsjele synaptyske stroom wurdt ynjeksje troch de membraankondensator fan 'e Leaky Integration and Excitation (LIF) neuroanen, wêr't it is yntegreare as in spanning. As de drompelspanning fan 'e membraan (de skeakelspanning fan' e ynverter) oerwûn wurdt, wurdt it útfierdiel fan 'e neuron aktivearre, en produsearret in útfierspike. Dizze puls komt werom en shunts de membraankondensator fan 'e neuron nei grûn, wêrtroch't it ûntslacht. Dit circuit wurdt dan oanfolle mei in puls ekspanderer (net werjûn yn Fig. 3a), dy't shapes de útfier puls fan de LIF neuron oan de doel puls breedte. Multiplexers binne ek boud yn elke rigel, wêrtroch't spanning kin wurde tapast op 'e boppe- en ûnderste elektroden fan it RRAM-apparaat.
Elektryske testen omfettet it analysearjen en opnimmen fan it dynamyske gedrach fan analoge circuits, lykas programmearjen en lêzen fan RRAM-apparaten. Beide stappen fereaskje spesjale ark, dy't allegearre binne ferbûn oan de sensor board tagelyk. Tagong ta RRAM-apparaten yn neuromorphyske circuits wurdt útfierd fan eksterne ark fia in multiplexer (MUX). De MUX skiedt de 1T1R-sel fan 'e rest fan' e sirkwy wêrby't it heart, wêrtroch it apparaat lêzen en / of programmearre wurde kin. Om RRAM-apparaten te programmearjen en te lêzen, wurdt in Keithley 4200 SCS-masine brûkt yn kombinaasje mei in Arduino-mikrocontroller: de earste foar krekte pulsgeneraasje en aktuele lêzing, en de twadde foar rappe tagong ta yndividuele 1T1R-eleminten yn 'e ûnthâldarray. De earste operaasje is om it RRAM-apparaat te foarmjen. De sellen wurde ien foar ien selektearre en in positive spanning wurdt tapast tusken de boppeste en ûnderste elektroden. Yn dit gefal, de stroom wurdt beheind ta de folchoarder fan tsientallen microamperes fanwege de levering fan de oerienkommende poarte spanning oan de selector transistor. De RRAM sel kin dan fytse tusken in lege conductive steat (LCS) en in hege conductive steat (HCS) mei help fan RESET en SET operaasjes, respektivelik. De SET-operaasje wurdt útfierd troch it oanbringen fan in rjochthoekige spanningspuls mei in doer fan 1 μs en in pykspanning fan 2,0-2,5 V oan 'e boppeste elektrode, en in syngronisaasjepuls fan in ferlykbere foarm mei in pykspanning fan 0,9-1,3 V nei de poarte fan de selector transistor. Dizze wearden meitsje it mooglik om RRAM-geleiding te moduleren mei yntervallen fan 20-150 µs. Foar RESET wurdt in 1 µs breed, 3 V peakpuls oanbrocht op 'e ûnderste elektrode (bitline) fan' e sel as de poartespanning yn it berik fan 2,5-3,0 V is. . Foar input, we interleaved twa HP 8110 puls generators mei Tektronix AFG3011 sinjaal generators. De ynfierpuls hat in breedte fan 1 µs en in opkomst / falle râne fan 50 ns. Dit soarte fan puls wurdt oannommen in typyske glitch yn analoge glitch basearre circuits. Wat it útfiersinjaal oanbelanget, waard it útfiersinjaal opnommen mei in Teledyne LeCroy 1 GHz oscilloskoop. De akwisysjesnelheid fan in oscilloskoop is bewiisd net in beheinende faktor te wêzen yn 'e analyze en akwisysje fan circuitgegevens.
It brûken fan de dynamyk fan analoge elektroanika om it gedrach fan neuroanen en synapsen te simulearjen is in elegante en effisjinte oplossing foar it ferbetterjen fan berekkeningseffisjinsje. It neidiel fan dizze berekkeningsunderlay is dat it sil fariearje fan skema ta skema. Wy kwantifisearje de fariabiliteit fan neuroanen en synaptyske sirkwy (Supplementary Fig. 2a, b). Fan alle manifestaasjes fan fariabiliteit hawwe dejingen dy't ferbûn binne mei tiidkonstanten en ynputwinst de grutste ynfloed op systeemnivo. De tiidkonstante fan it LIF-neuron en de DPI-synapse wurdt bepaald troch in RC-sirkwy, wêrby't de wearde fan R wurdt regele troch in biasspanning oanbrocht op 'e poarte fan' e transistor (Vlk foar de neuron en Vtau foar de synapse), it bepalen fan de lekkage rate. Ynfierwinst wurdt definiearre as de pykspanning berikt troch de synaptyske en neuronale membraankondensatoren stimulearre troch in ynfierpuls. De ynputwinst wurdt regele troch in oare biastransistor dy't de ynfierstroom moduleart. In Monte Carlo-simulaasje kalibrearre op ST Microelectronics '130nm-proses waard útfierd om wat ynputwinst en tiidkonstante statistiken te sammeljen. De resultaten wurde presintearre yn Supplementary Figure 2, dêr't de ynfier winst en tiid konstante wurde kwantifisearre as in funksje fan 'e bias voltage kontrolearjende de lekkage taryf. Griene markers kwantifisearje de standertdeviaasje fan 'e tiidkonstante fan' e gemiddelde. Sawol neuroanen en synaptyske circuits koene in breed oanbod fan tiidkonstanten útdrukke yn it berik fan 10-5-10-2 s, lykas werjûn yn Oanfoljende Fig. Ynput-amplifikaasje (Supplementary Fig. 2e, d) fan neuronale en synapse-fariabiliteit wie respektivelik sawat 8% en 3%. Sa'n tekoart is goed dokumintearre yn 'e literatuer: ferskate mjittingen waarden útfierd op' e array fan DYNAP-chips om de mismatch tusken populaasjes fan LIF63-neuronen te beoardieljen. De synapses yn 'e BrainScale mingde sinjaalchip waarden mjitten en har ynkonsistinsjes analysearre, en in kalibraasjeproseduere waard foarsteld om it effekt fan system-nivo fariabiliteit64 te ferminderjen.
De funksje fan RRAM yn neuromorphic circuits is twafold: arsjitektuer definysje (routing inputs nei útgongen) en ymplemintaasje fan synaptyske gewichten. It lêste eigendom kin brûkt wurde om it probleem fan 'e fariabiliteit fan' e modeleare neuromorphyske circuits op te lossen. Wy hawwe ûntwikkele in ienfâldige kalibraasje proseduere dy't omfiemet reprogramming de RRAM apparaat oant it circuit wurdt analysearre foldocht oan bepaalde easken. Foar in opjûne ynfier wurdt de útfier kontrolearre en de RRAM wurdt opnij programmearre oant it doelgedrach wurdt berikt. In wachttiid fan 5 s waard yntrodusearre tusken programmearring operaasjes te lossen it probleem fan RRAM ûntspanning resultearret yn transient conductance fluktuaasjes (oanfoljende ynformaasje). Synaptyske gewichten wurde oanpast of kalibrearre neffens de easken fan 'e neuromorphyske sirkwy dat wurdt modeleare. De kalibraasjeproseduere wurdt gearfette yn ekstra algoritmen [1, 2] dy't rjochtsje op twa fûnemintele funksjes fan neuromorphyske platfoarms, fertragingslinen en rjochtingsûnsensitive CD. Foar in circuit mei in fertraging line, it doel gedrach is te foarsjen in útfier puls mei in fertraging Δt. As de eigentlike circuitfertraging minder is as de doelwearde, moat it synaptyske gewicht fan G3 wurde fermindere (G3 moat weromset wurde en dan ynsteld op in legere oerienkommende hjoeddeistige Icc). Oarsom, as de eigentlike fertraging grutter is as de doelwearde, moat de konduktinsje fan G3 ferhege wurde (G3 moat earst weromset wurde en dan ynsteld op in hegere Icc-wearde). Dit proses wurdt werhelle oant de fertraging generearre troch it circuit oerienkomt mei de doelwearde en in tolerânsje is ynsteld om it kalibraasjeproses te stopjen. Foar oriïntaasje-ûngefoelige CD's binne twa RRAM-apparaten, G1 en G3, belutsen by it kalibraasjeproses. Dit circuit hat twa yngongen, Vin0 en Vin1, fertrage troch dt. It circuit moat allinich reagearje op fertragingen ûnder it oerienkommende berik [0,dtCD]. As d'r gjin útfierpik is, mar de ynfierpyk is tichtby, moatte beide RRAM-apparaten stimulearre wurde om it neuron te helpen de drompel te berikken. Oarsom, as it circuit reagearret op in fertraging dy't it doelberik fan dtCD grutter is, moat de konduktinsje wurde fermindere. Werhelje it proses oant it juste gedrach wurdt krigen. Konformiteitstrom kin wurde modulearre troch it ynboude analoge circuit yn ref. 72.73. Mei dit ynboude circuit kinne sokke prosedueres periodyk wurde útfierd om it systeem te kalibrearjen of opnij te brûken foar in oare applikaasje.
Wy evaluearje it enerzjyferbrûk fan ús neuromorphyske sinjaalferwurkingsoanpak op in standert 32-bit mikrocontroller68. Yn dizze evaluaasje, wy oannimme operaasje mei deselde opset as yn dit papier, mei ien pMUT stjoerder en twa pMUT ûntfangers. Dizze metoade brûkt in bandpassfilter, folge troch in envelopekstraksjestap (Teeger-Kaiser), en op it lêst wurdt in drompeloperaasje tapast op it sinjaal om de tiid fan 'e flecht te ekstrahearjen. De berekkening fan 'e ITD en syn konverzje nei deteksjehoeken wurde yn' e evaluaasje weilitten. Wy beskôgje in band pass filter ymplemintaasje mei help fan in 4. folchoarder ûneinige ympuls antwurd filter fereasket 18 driuwende punt operaasjes. Envelope-ekstraksje brûkt noch trije driuwende puntoperaasjes, en de lêste operaasje wurdt brûkt om de drompel yn te stellen. In totaal fan 22 driuwende punt-operaasjes binne nedich om it sinjaal foar te ferwurkjen. It útstjoerde sinjaal is in koarte burst fan 111,9 kHz sinusgolffoarm dy't elke 10 ms wurdt generearre, wat resulteart yn in posisjonearringsfrekwinsje fan 100 Hz. Wy brûkten in samplingrate fan 250 kHz om te foldwaan oan Nyquist en in 6 ms-finster foar elke mjitting om in berik fan 1 meter te fangen. Tink derom dat 6 millisekonden de flechttiid is fan in objekt dat 1 meter fuort is. Dit soarget foar in enerzjyferbrûk fan 180 µW foar A/D-konverzje by 0.5 MSPS. Sinjaal foarferwurking is 6,60 MIPS (ynstruksjes per sekonde), generearje 0,75 mW. De mikrokontroller kin lykwols oerskeakelje nei in lege machtmodus 69 as it algoritme net rint. Dizze modus leveret in statysk enerzjyferbrûk fan 10,8 μW en in wekkertiid fan 113 μs. Mei in klokfrekwinsje fan 84 MHz foltôget de mikrokontroller alle operaasjes fan it neuromorphyske algoritme binnen 10 ms, en it algoritme berekkent in duty cycle fan 6.3%, dus mei help fan in lege macht modus. De resultearjende krêftdissipaasje is 244,7 μW. Tink derom dat wy de ITD-útfier fan ToF en de konverzje nei deteksjehoek weglitte, sadat it enerzjyferbrûk fan 'e mikrocontroller ûnderskatte. Dit jout ekstra wearde foar de enerzjy-effisjinsje fan it foarstelde systeem. As in ekstra fergeliking betingst evaluearje wy it enerzjyferbrûk fan 'e klassike beamformingmetoaden foarsteld yn' e referinsje. 31.54 as ynbêde yn deselde microcontroller68 at 1.8V supply voltage. Fiif evenredich ferdielde pMUT-membranen wurde brûkt om gegevens te krijen foar beamfoarming. Wat de ferwurking sels oanbelanget, is de brûkte beamformingsmetoade fertragingssummaasje. It bestiet gewoan út it oanbringen fan in fertraging op de banen dy't oerienkomt mei it ferwachte ferskil yn oankomsttiden tusken ien baan en de referinsjebaan. As de sinjalen yn faze binne, sil de som fan dizze sinjalen in hege enerzjy hawwe nei in tiidferskowing. As se út faze binne, sil destruktive ynterferinsje de enerzjy fan har som beheine. yn in relaasje. Op fig. 31, in sampling rate fan 2 MHz wurdt selektearre om tiid ferskowing de gegevens troch in hiel getal fan samples. In mear beskieden oanpak is it behâlden fan in grouwe stekproef rate fan 250 kHz en brûk in Finite Impulse Response (FIR) filter te synthesize fraksjonele fertraging. Wy sille oannimme dat de kompleksiteit fan de beamforming algoritme wurdt benammen bepaald troch de tiid ferskowing, sûnt elk kanaal wurdt convolved mei in FIR filter mei 16 kranen yn elke rjochting. Om it oantal MIPS nedich foar dizze operaasje te berekkenjen, beskôgje wy in finster fan 6ms per mjitting om in berik fan 1 meter, 5 kanalen, 11 beamfoarmjende rjochtingen te fangen (berik +/- 50 ° yn stappen fan 10 °). 75 mjittingen per sekonde skowe de mikrokontroller nei syn maksimum fan 100 MIPS. Link. 68, wat resulteart yn in krêftdissipaasje fan 11.26 mW foar in totale krêftdissipaasje fan 11.71 mW nei it tafoegjen fan de onboard ADC-bydrage.
Gegevens dy't de resultaten fan dizze stúdzje stypje, binne beskikber fan 'e respektivelike auteur, FM, op ridlik fersyk.
Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. It belang fan romte en tiid foar sinjaalferwurking yn neuromorphyske aginten: De útdaging fan it ûntwikkeljen fan lege macht, autonome aginten dy't ynteraksje mei it miljeu. Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. It belang fan romte en tiid foar sinjaalferwurking yn neuromorphyske aginten: De útdaging fan it ûntwikkeljen fan lege macht, autonome aginten dy't ynteraksje mei it miljeu.Indiveri G. en Sandamirskaya Y. It belang fan romte en tiid foar sinjaalferwurking yn neuromorphyske aginten: de útdaging fan it ûntwikkeljen fan leechmacht autonome aginten dy't ynteraksje mei it miljeu. Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y.自主代理的挑战. Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y.Indiveri G. en Sandamirskaya Y. It belang fan romte en tiid foar sinjaalferwurking yn neuromorphyske aginten: de útdaging fan it ûntwikkeljen fan leechmacht autonome aginten dy't ynteraksje mei it miljeu.IEEE Signal Processing. Journal 36, 16–28 (2019).
Thorpe, SJ Peak oankomsttiid: in effisjint neuronale netwurkkodearingsskema. in Eckmiller, R., Hartmann, G. & Hauske, G. (eds). in Eckmiller, R., Hartmann, G. & Hauske, G. (eds).in Eckmiller, R., Hartmann, G. en Hauske, G. (eds.).In Eckmiller, R., Hartmann, G., and Hauske, G. (eds.). Parallelle ferwurking yn neurale systemen en kompjûters 91-94 (North-Holland Elsevier, 1990).
Levy, WB & Calvert, VG Communication verbruikt 35 kear mear enerzjy dan berekkening yn 'e minsklike cortex, mar beide kosten binne nedich om synapsenûmer te foarsizzen. Levy, WB & Calvert, VG Communication verbruikt 35 kear mear enerzjy dan berekkening yn 'e minsklike cortex, mar beide kosten binne nedich om synapsenûmer te foarsizzen.Levy, WB en Calvert, WG Communication verbruikt 35 kear mear enerzjy as berekkening yn 'e minsklike cortex, mar beide kosten binne nedich om it oantal synapsen te foarsizzen. Levy, WB & Calvert, VG Communication. Levy, WB & Calvert, VG CommunicationLevy, WB en Calvert, WG Communication verbruikt 35 kear mear enerzjy dan berekkening yn 'e minsklike cortex, mar beide kosten fereaskje it foarsizzen fan it oantal synapsen.proses. National Academy of Science. de wittenskip. US 118, https://doi.org/10.1073/pnas.2008173118 (2021).
Dalgaty, T., Vianello, E., De Salvo, B. & Casas, J. Ynsekten-ynspirearre neuromorphic computing. Dalgaty, T., Vianello, E., De Salvo, B. & Casas, J. Ynsekten-ynspirearre neuromorphic computing.Dalgati, T., Vianello, E., DeSalvo, B. en Casas, J. Ynsekten-ynspirearre neuromorphic computing.Dalgati T., Vianello E., DeSalvo B., en Casas J. Ynsekten-ynspirearre neuromorphic computing. Aktueel. Opiny. Ynsektenwittenskip. 30, 59–66 (2018).
Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Nei spike-basearre masine-yntelliginsje mei neuromorphyske komputer. Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Nei spike-basearre masine-yntelliginsje mei neuromorphyske komputer. Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Nei Spike-Based Machine Intelligence mei Neuromorphic Computing.Roy K, Jaiswal A, en Panda P. Pulse-basearre keunstmjittige yntelliginsje mei help fan neuromorphic computing. Nature 575, 607-617 (2019).
Indiveri, G. & Liu, S.-C. Indiveri, G. & Liu, S.-C.Indiveri, G., Liu, S.-K. Indiveri, G. & Liu, S.-C. Indiveri, G. & Liu, S.-C.Indiveri, G., Liu, S.-K.Unthâld en ynformaasjeferwurking yn neuromorphyske systemen. proses. IEEE 103, 1379–1397 (2015).
Akopyan F. et al. Truenorth: Untwerp en toolkit foar in 65 mW 1 miljoen neuron programmearbere synaptyske chip. IEEE transaksjes. Kompjûterûntwerp fan yntegreare circuitsystemen. 34, 1537-1557 (2015).
Schemmel, J. et al. Live demo: fermindere ferzje fan it BrainScaleS neuromorfysk systeem op plaatskaal. 2012 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), (IEEE ed.) 702-702 (2012).
Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. In scalable multicore arsjitektuer mei heterogene ûnthâld struktueren foar dynamyske neuromorphic asynchronous processors (DYNAPs). Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. In scalable multicore arsjitektuer mei heterogene ûnthâld struktueren foar dynamyske neuromorphic asynchronous processors (DYNAPs).Moradi S., Qiao N., Stefanini F. en Indiviri G. In skalberbere multicore-arsjitektuer mei heterogene ûnthâldstruktueren foar dynamyske neuromorphyske asynchrone processors (DYNAP). Moradi, S. 、Qiao, N. 、Stefanini, F. & Indiveri, G构内存结构. Moradi, S. 、 Qiao, N. 、 Stefanini, F. & Indiveri, G. In soarte fan útwreidbere multi-core arsjitektuer, mei in unike ûnthâldstruktuer foar dynamyske neurale ferwurking (DYNAP).Moradi S., Qiao N., Stefanini F. en Indiviri G. In skalberbere multicore-arsjitektuer mei heterogene ûnthâldstruktueren foar dynamyske neuromorphyske asynchrone processors (DYNAP).IEEE Transaksjes oer biomedyske wittenskip. elektryske systeem. 12, 106–122 (2018).
Davis, M. et al. Loihi: In neuromorphic multi-core processor mei ynbêde learen. IEEE Micro 38, 82–99 (2018).
Furber, SB, Galluppi, F., Temple, S. & Plana, LA. Furber, SB, Galluppi, F., Temple, S. & Plana, LA.Ferber SB, Galluppi F, Temple S, Plana LA SpiNNaker projekt.Ferber SB, Galluppi F, Temple S, Plana LA SpiNNaker projekt. proses. IEEE 102, 652–665 (2014).
Liu, S.-K. & Delbruck, T. Neuromorphic sensory systems. & Delbruck, T. Neuromorphic sensory systems.and Delbrück T. Neuromorphic sensory systems. & Delbruck, T. 神经形态感觉系统. & Delbruck, T.and Delbrück T. Neuromorphic sensory system.Aktueel. Opiny. Neurobiology. 20, 288–295 (2010).
Chope, T. et al. Neuromorfyske sintúchlike yntegraasje foar kombineare lokalisaasje fan lûdboarne en foarkommen fan botsing. Yn 2019 by de IEEE Conference on Biomedical Circuits and Systems (BioCAS), (IEEE Ed.) 1–4 (2019).
Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. In spike-basearre neuromorphyske arsjitektuer fan stereofisy. Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. In spike-basearre neuromorphyske arsjitektuer fan stereofisy.Risi N, Aymar A, Donati E, Solinas S, Indiveri G. 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, and Indiveri G. Spike-basearre neuromorphyske arsjitektuer foar stereofisy.front. Neurorobotics 14, 93 (2020).
Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G.Oswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R., and Indiveri, G. In 3D Pulsed Neural Network Perception Model foar Event-Based Neuromorphic Stereo Vision Systems. Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. 基于事件的神经形态立体视觉系统的3Dperception 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. Spiked 3Dperception Neural Network Model foar in Event-Based Neuromorphic Stereo Vision System.de wittenskip. Ferslach 7, 1-11 (2017).
Dalgaty, T. et al. Ynsekten-ynspireare basisbewegingsdeteksje omfettet resistyf ûnthâld en bursty neurale netwurken. Bionic biohybride systeem. 10928, 115-128 (2018).
D'Angelo, G. et al. Event-basearre eksintrike bewegingsdeteksje mei tydlike differinsjaal kodearring. front. Neurology. 14, 451 (2020).
Post tiid: Nov-17-2022