Жаңылыктар

Чыныгы дүйнөдөгү маалыматтарды иштетүүчү тиркемелер компакттуу, аз кечигүү, аз кубаттуу эсептөө системаларын талап кылат. Окуяга негизделген эсептөө мүмкүнчүлүктөрү менен, кошумча металл-оксид-жарым өткөргүч гибриддик мемристивдик нейроморфтук архитектуралар мындай тапшырмалар үчүн идеалдуу аппараттык негизди түзөт. Мындай системалардын толук потенциалын көрсөтүү үчүн биз объектилерди локализациялоонун реалдуу тиркемелери үчүн комплекстүү сенсорду иштетүү чечимин сунуштайбыз жана эксперименталдык түрдө көрсөтөбүз. Үкүнүн нейроанатомиясынан шыктануу менен биз био-шыктандырган, окуяга негизделген объектти локализациялоо тутумун иштеп чыктык, ал заманбап пьезоэлектрдик микромеханикалык өзгөрткүчтү компьютердик графикке негизделген нейроморфтук резистивдүү эс тутум менен айкалыштырган. Биз эс тутумга негизделген резистивдүү кокустук детекторун, кечигүү линиясынын схемасын жана толугу менен ыңгайлаштырылган ультра үн өзгөрткүчтү камтыган ойдон чыгарылган системанын өлчөөлөрүн көрсөтөбүз. Бул эксперименталдык натыйжаларды система деңгээлинде симуляцияларды калибрлөө үчүн колдонобуз. Бул симуляциялар объектти локалдаштыруу моделинин бурчтук резолюциясын жана энергиянын натыйжалуулугун баалоо үчүн колдонулат. Натыйжалар көрсөткөндөй, биздин мамилебиз бир эле тапшырманы аткарган микроконтроллерлерге караганда энергияны үнөмдөөчү бир нече ирет болушу мүмкүн.
Биз күнүмдүк жашообузга жардам берүү үчүн орнотулган түзүлүштөрдүн жана системалардын саны геометриялык прогрессия менен өсүп жаткан бардык жердеги эсептөө дооруна кирип жатабыз. Бул системалар реалдуу убакытта бир нече сенсорлордон чогултулган маалыматтарды чечмелөөнү үйрөнүп, классификация же таануу тапшырмаларынын натыйжасында бинардык натыйжаларды чыгарууну үйрөнүп, мүмкүн болушунча аз энергия керектөө менен үзгүлтүксүз иштеши күтүлүүдө. Бул максатка жетүү үчүн зарыл болгон маанилүү кадамдардын бири ызы-чуу жана көп учурда толук эмес сенсордук маалыматтардан пайдалуу жана компакт маалымат алуу болуп саналат. Кадимки инженердик ыкмалар адатта сенсор сигналдарын туруктуу жана жогорку ылдамдыкта тандап, пайдалуу киргизүүлөр жок болгон учурда да чоң көлөмдөгү маалыматтарды жаратат. Мындан тышкары, бул ыкмалар (көбүнчө ызы-чуу) киргизилген маалыматтарды алдын ала иштетүү үчүн татаал санариптик сигналды иштетүү ыкмаларын колдонушат. Анын ордуна, биология энергияны үнөмдөөчү, асинхрондуу, окуяга негизделген ыкмаларды (спик) 2,3 колдонуу менен ызы-чуулуу сенсордук маалыматтарды иштетүү үчүн альтернативдүү чечимдерди сунуш кылат. Neuromorphic эсептөө салттуу сигнал иштетүү ыкмалары4,5,6 салыштырганда энергия жана эс талаптары жагынан эсептөө чыгымдарын азайтуу үчүн биологиялык системалардан илхам алат. Жакында импульстук нейрон тармактарын (TrueNorth7, BrainScaleS8, DYNAP-SE9, Loihi10, Spinnaker11) ишке ашыруучу жалпы максаттагы мээге негизделген инновациялык системалар көрсөтүлдү. Бул процессорлор машинаны үйрөнүү жана кортикалдык схемаларды моделдөө үчүн аз кубаттуулук, аз кечигүү чечимдерин камсыз кылат. Алардын энергия натыйжалуулугун толугу менен пайдалануу үчүн, бул нейроморфтук процессорлор окуяга негизделген сенсорлорго түздөн-түз туташуу керек12,13. Бирок, бүгүнкү күндө түздөн-түз окуяга негизделген маалыматтарды камсыз кылуучу бир нече сенсордук түзмөктөр бар. Көрүнүктүү визуалдык сенсорлор (DVS), мисалы, көз салуу жана кыймылды аныктоо 14,15,16,17 кремний кохлеасы18 жана угуу сигналын иштетүү үчүн нейроморфтук угуу сенсорлору (NAS)19, жыт сезүү сенсорлору20 жана тийүүнүн көптөгөн мисалдары21,22. . текстура сенсорлору.
Бул макалада биз объектти локалдаштыруу үчүн колдонулган жаңы иштелип чыккан окуяга негизделген угуу процессин сунуштайбыз. Бул жерде биз биринчи жолу нейроморфтук резистивдүү эстутумга (RRAM) негизделген эсептөө графи менен заманбап пьезоэлектрдик микромашиналуу ультра үн өзгөрткүчтү (pMUT) туташтыруу жолу менен алынган объектти локалдаштыруунун аягына чейин тутумун сүрөттөп жатабыз. RRAM колдонуу менен эс тутумдагы эсептөө архитектуралары энергия керектөөнү азайтуу үчүн келечектүү чечим болуп саналат23,24,25,26,27,28,29. Алардын мүнөздүү туруксуздугу - маалыматты сактоо же жаңыртуу үчүн активдүү энергия керектөөнү талап кылбайт - нейроморфтук эсептөөлөрдүн асинхрондуу, окуяга негизделген табиятына эң сонун шайкеш келет, натыйжада система бош турганда дээрлик эч кандай энергия керектелбейт. Piezoelectric micromachined УЗИ өзгөрткүчтөр (pMUTs) болуп саналат, арзан, миниатюризацияланган кремний негизинде УЗИ өткөргүчтөр жана кабыл алгычтар30,31,32,33,34 иш-аракет кылууга жөндөмдүү. Камтылган сенсорлор тарабынан алынган сигналдарды иштетүү үчүн, биз сарай үкү нейроанатомиясынан илхам алдык35,36,37. Үкү Тито альба абдан эффективдүү угуу локализациялоо тутумунун аркасында өзүнүн түнкү аңчылык жөндөмү менен белгилүү. Жырткычтын жайгашкан жерин эсептөө үчүн үкүнүн локализациялоо системасы жемден чыккан үн толкундары үкүнүн кулактарына же үн кабылдагычтарына жеткенде учуу убактысын (ToF) коддойт. Кулактын ортосундагы аралыкты эске алуу менен, эки ToF өлчөөлөрүнүн ортосундагы айырма (Interaural Time Difference, ITD) бутанын азимут абалын аналитикалык эсептөөгө мүмкүндүк берет. Биологиялык системалар алгебралык теңдемелерди чечүүгө начар ылайыкталганы менен локализация маселелерин абдан эффективдүү чече алат. Үкү нерв системасы кокустук детекторунун (CD) 35 нейрондорунун комплексин (б.а., конвергенттик дүүлүктүрүүчү учтарга чейин ылдыйга тараган тиктердин ортосундагы убактылуу корреляцияны аныктоого жөндөмдүү нейрондор) 38,39 жайгаштыруу маселелерин чечүү үчүн эсептөө графиктеринде уюштурулган колдонот.
Мурунку изилдөөлөр кошумчалаган металл-оксид-жарым өткөргүч (CMOS) жабдыктары жана RRAM негизиндеги нейроморфтук жабдыктары ITD13, 40, 41, ITD13, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46. Бирок, угуу сигналдарын нейроморфтук эсептөө графиктери менен байланыштырган толук нейроморфтук системалардын потенциалы дагы деле көрсөтүлө элек. Негизги көйгөй дал келүүнү аныктоонун тактыгына таасирин тийгизген аналогдук CMOS схемаларынын мүнөздүү өзгөрүлмөлүүлүгү. Жакында ITD47 баалоосунун альтернативалуу сандык ишке ашырылышы көрсөтүлдү. Бул макалада биз RRAMдын аналогдук схемалардагы өзгөрүлмөлүүлүккө каршы туруу үчүн өткөргүчтүк маанисин өзгөрүлбөгөн түрдө өзгөртүү мүмкүнчүлүгүн колдонууну сунуштайбыз. Биз 111,9 кГц жыштыкта ​​иштеген бир pMUT өткөрүүчү мембранадан, сарай үкү кулактарын симуляциялаган эки pMUT кабыл алуучу мембранадан (сенсорлордон) жана бирден турган эксперименталдык системаны ишке киргиздик. Биз эксперименталдык түрдө pMUT аныктоо тутумун жана RRAM негизиндеги ITD эсептөө графигин биздин локалдаштыруу системабызды сынап көрүү жана анын бурчтук резолюциясын баалоо үчүн мүнөздөдүк.
Биз өзүбүздүн методубузду кадимки нур түзүүчү же нейроморфтук методдорду колдонуу менен ошол эле локализациялоо тапшырмасын аткарган микроконтроллерде санариптик ишке ашыруу менен, ошондой эле маалымдамада сунушталган ITD баалоо үчүн талаада программалануучу дарбаза массиви (FPGA) менен салыштырабыз. 47. Бул салыштыруу сунуш кылынган RRAM негизиндеги аналогдук нейроморфтук системанын атаандаштык кубаттуулугун көрсөтөт.
Объектилерди так жана эффективдүү локализациялоо системасынын эң көрүнүктүү мисалдарынын бири сарай үкүдөн тапса болот35,37,48. Күүгүм киргенде жана таң атканда, үкү (Tyto Alba) негизинен пассивдүү угууга таянат, чычкандар же чычкандар сыяктуу кичинекей олжолорду жигердүү издейт. Бул угуу адистери 1а-сүрөттө көрсөтүлгөндөй, укмуштуудай тактык менен (болжол менен 2°)35 олжонун угуу сигналдарын локализациялай алышат. Үкүлөр үн булактарынын азимуттук (горизонталдык) тегиздикте жайгашкан жерин үн булагынан эки кулакка чейин учуп келүүчү убакыттын (ITD) айырмасынан чыгарышат. ITD эсептөө механизми Jeffress49,50 тарабынан сунушталган, ал нейрон геометриясына таянат жана эки негизги компонентти талап кылат: аксон, кечигүү сызыгынын ролун аткарган нейрондун нерв жипчеси жана эсептөө системасында уюшулган кокустук детекторунун нейрондорунун массивдери. 1б-сүрөттө көрсөтүлгөндөй график. Үн азимутка көз каранды убакыт кечигүү (ITD) менен кулакка жетет. Андан кийин үн ар бир кулакта тиштүү формага айланат. Сол жана оң кулактын аксондору кечигүү сызыктары катары иштешет жана CD нейрондоруна биригет. Теориялык жактан алганда, дал келген нейрондордун массивиндеги бир гана нейрон бир эле учурда киргизүүнү алат (мында кечигүү так жокко чыгарылат) жана максималдуу түрдө күйөт (коңшу клеткалар да күйөт, бирок азыраак жыштыкта). Белгилүү нейрондорду активдештирүү ITDди бурчтарга айландырбастан, мейкиндиктеги максаттын абалын коддойт. Бул концепция 1c-сүрөттө кыскача баяндалган: мисалы, ITD санын компенсациялоо менен, оң кулактан кирген сигнал сол кулактан келген жолго караганда узун жолду басып өткөндө үн оң тараптан чыкса, мисалы, нейрон 2 дал келгенде. Башкача айтканда, ар бир CD белгилүү бир ITDге (ошондой эле оптималдуу кечигүү деп аталат) аксоналдык кечигүү үчүн жооп берет. Ошентип, мээ убактылуу маалыматты мейкиндик маалыматына айлантат. Бул механизм үчүн анатомиялык далилдер табылган37,51. Фаза кулпуланган макронуклеус нейрондору келип жаткан үндөр жөнүндө убактылуу маалыматты сакташат: алардын аты айтып тургандай, алар сигналдын белгилүү фазаларында атышат. Джеффресс моделинин кокустук детекторунун нейрондорун ламинардык өзөктөн тапса болот. Алар аксондору кечиктирүү сызыктары катары кызмат кылган макронуклеардык нейрондордон маалымат алышат. Кечиктирүү сызыгы менен камсыздалган кечигүү өлчөмүн аксондун узундугу, ошондой эле өткөрүү ылдамдыгын өзгөрткөн дагы бир миелинизация үлгүсү менен түшүндүрүүгө болот. Үкүнүн угуу системасынан шыктануу менен биз объектилерди локалдаштыруу үчүн биомиметикалык системаны иштеп чыктык. Эки кулак эки pMUT кабылдагычтары менен көрсөтүлөт. Үн булагы болуп алардын ортосунда жайгашкан pMUT өткөргүчү саналат (1а-сүрөт), ал эми эсептөө графи RRAM негизиндеги CD схемаларынын торунан түзүлөт (сүр. 1б, жашыл), киргизүүлөрү кечигип келген CD нейрондорунун ролун ойнойт. чынжыр аркылуу, кечигүү сызыктары (көк) биологиялык кесиптешинде аксондор сыяктуу иш-аракет кылат. Сунушталган сенсордук система иштөө жыштыгы боюнча үкүдөн айырмаланат, анын угуу системасы 1–8 кГц диапазондо иштейт, бирок бул иште болжол менен 117 кГц жыштыкта ​​иштеген pMUT сенсорлору колдонулат. УЗИ өзгөрткүчтү тандоо техникалык жана оптималдаштыруу критерийлерине ылайык каралат. Биринчиден, кабыл алуу өткөрүү жөндөмдүүлүгүн бир жыштыкка чектөө идеалдуу түрдө өлчөө тактыгын жакшыртат жана кайра иштетүүдөн кийинки кадамды жөнөкөйлөтөт. Мындан тышкары, УЗИде операциянын артыкчылыгы – эмиссияланган импульстардын угулбай тургандыгы, андыктан адамдарды тынчсыздандырбаңыз, анткени алардын угуу диапазону ~20-20 кГц.
үкү бутадан үн толкундарын алат, бул учурда кыймылдаган олжосу. Үн толкунунун учуу убактысы (ToF) ар бир кулак үчүн ар кандай болот (эгер олжо түз үкүнүн алдында болбосо). Чекиттүү сызык үн толкундары үкүнүн кулагына жеткен жолду көрсөтөт. Жырткычты эки акустикалык жолдун ортосундагы узундуктун айырмасына жана тиешелүү интерауралдык убакыт айырмасына (ITD) негизделген горизонталдык тегиздикте так локализациялоого болот (солдогу сүрөт реф. 74, автордук укук 2002, Neuroscience коому). Биздин системада pMUT өткөргүчү (кара көк) бутага тийген үн толкундарын жаратат. Чагылган УЗИ толкундарын эки pMUT кабыл алгыч (ачык жашыл) кабыл алат жана нейроморфтук процессор (оңдо) иштетет. b Үкү кулактарына кирген үндөрдүн алгач чоң ядродогу (NM) фазалуу кулпулар катары коддолушун жана андан кийин пластинкалуу ядродогу дал келген детектордук нейрондордун геометриялык иреттелген торчосун колдонуу менен ITD (Jeffress) эсептөө модели. Процессинг (Нидерланды) (солдо). Кечиктирүү сызыктарын жана кокустук детекторунун нейрондорун бириктирген neuroITD эсептөө графигинин иллюстрациясы, үкү биосенсордук системасын RRAM негизиндеги нейроморфтук схемаларды колдонуу менен моделдештирүүгө болот (оңдо). в Негизги Джеффресс механизминин схемасы, ToF айырмачылыгынан улам, эки кулак үн дүүлүктүрүүчүлөрдү ар кайсы убакта кабыл алып, аксондорду эки учунан детекторго жөнөтөт. Аксондор бир катар кокустук детекторунун (CD) нейрондорунун бир бөлүгү болуп саналат, алардын ар бири убакыт менен тыгыз байланышта болгон киргизүүлөргө тандалма жооп берет. Натыйжада, киргизүүлөрү эң аз убакыт айырмасы менен келген компакт-дисктер гана максималдуу дүүлүктүрүлөт (ITD так компенсацияланат). Андан кийин CD бутанын бурчтук абалын коддойт.
Пьезоэлектрдик микромеханикалык ультра үн өзгөрткүчтөрү өнүккөн CMOS технологиясы31,32,33,52 менен интеграцияланган масштабдуу ультра үн өзгөрткүчтөр болуп саналат жана салттуу көлөмдүк өзгөрткүчтөргө53 караганда баштапкы чыңалуу жана энергия керектөө азыраак болот. Биздин ишибизде мембрананын диаметри 880 мкм, ал эми резонанстык жыштык 110–117 кГц диапазондо бөлүштүрүлгөн (2а-сүрөт, чоо-жайын караңыз. Методдор). Он сыноо приборлорунун партиясында сапаттын орточо коэффициенти 50гө жакынды түздү (31-реф.). Технология өнөр жайлык жетилгендикке жеткен жана өзүнөн-өзү биодем эмес. Ар кандай pMUT тасмаларынын маалыматын айкалыштыруу белгилүү ыкма болуп саналат, жана бурч маалымат pMUTs, мисалы, beamforming ыкмалары31,54 колдонуу менен алууга болот. Бирок, бурч маалыматын алуу үчүн талап кылынган сигналды иштетүү аз кубаттуулуктагы өлчөөлөр үчүн ылайыктуу эмес. Сунушталган система pMUT нейроморфтук маалыматтарды алдын ала иштетүү схемасын Jeffress моделинен шыктандырган RRAM негизиндеги нейроморфтук эсептөө графиги менен айкалыштырат (сүрөт 2c), энергияны үнөмдөөчү жана ресурстарды чектөөчү аппараттык чечимди камсыз кылат. Биз эксперимент жүргүздүк, анда эки pMUT сенсору эки кабыл алуучу мембрана тарабынан кабыл алынган ар кандай ToF үндөрүн пайдалануу үчүн болжол менен 10 см аралыкта жайгаштырылды. Кабыл алгычтардын ортосунда өткөргүч катары иштеген бир pMUT отурат. Максат pMUT аппаратынын алдында D аралыкта жайгашкан, туурасы 12 см болгон PVC пластина болгон (сүрөт 2б). Кабыл алгыч нерседен чагылган үндү жазып алат жана үн толкунунун өтүшү учурунда мүмкүн болушунча реакцияга кирет. D алыстыгы жана θ бурчу менен аныкталган нерсенин абалын өзгөртүү менен экспериментти кайталаңыз. Шилтемеден шыктандырылган. 55, биз нейроморфтук эсептөө графигин киргизүү үчүн чокуга чагылган толкундарды айландыруу үчүн pMUT чийки сигналдарын нейроморфтук алдын ала иштетүүнү сунуштайбыз. Чокусунун амплитудасына туура келген ToF эки каналдын ар биринен чыгарылып, жеке чокулардын так убактысы катары коддолот. fig боюнча. 2c pMUT сенсорун RRAM негизиндеги эсептөө графиги менен интерфейстештирүү үчүн зарыл болгон схеманы көрсөтөт: эки pMUT кабыл алгычынын ар бири үчүн чийки сигнал жылмакай, оңдоо үчүн тилке аркылуу чыпкаланат, андан кийин жеңүү режиминде агып кеткен интеграторго берилет. динамикалык босого (сүрөт 2d) чыгуу окуясын (спик) жана атуу (LIF) нейронду жаратат: чыгуу спик убактысы аныкталган учуу убактысын коддойт. LIF босогосу pMUT жообуна каршы калибрленген, ошону менен аппараттан түзмөккө pMUT өзгөрүлмөлүүлүгүн азайтат. Бул ыкма менен, бүт үн толкунун эс тутумда сактап, аны кийинчерээк иштетүүнүн ордуна, биз жөн гана резистивдүү эс тутумдун эсептөө графигине киргизүүнү түзгөн үн толкунунун ToF деңгээлине туура келген чокусун түзөбүз. Чычкандар кечиктирүү линияларына түз жөнөтүлөт жана нейроморфтук эсептөө графиктеринде дал келүүнү аныктоо модулдары менен параллелдештирилет. Алар транзисторлордун дарбазаларына жөнөтүлгөндүктөн, кошумча күчөтүү схемасы талап кылынбайт (толук маалымат алуу үчүн Кошумча 4-сүрөттү караңыз). pMUT тарабынан берилген локализациянын бурчтук тактыгына жана сунушталган сигналды иштетүү ыкмасына баа берүү үчүн биз ITDди өлчөдүк (башкача айтканда, эки кабыл алуучу тарабынан түзүлгөн чоку окуялардын ортосундагы убакыттын айырмасы) объекттин алыстыгы жана бурчу өзгөргөн. Андан кийин ITD анализи бурчтарга айландырылды (методдорду караңыз) жана объекттин абалына каршы графигин түздү: өлчөнгөн ITDдеги белгисиздик объектке болгон аралыкка жана бурчка жараша көбөйдү (сүрөт 2e,f). Негизги көйгөй - pMUT жоопундагы чокудан ызы-чуу катышы (PNR). Объект канчалык алыс болсо, акустикалык сигнал ошончолук төмөн болот, ошону менен PNR азаят (сүр. 2f, жашыл сызык). PNRдин төмөндөшү ITD баалоосунда белгисиздиктин көбөйүшүнө алып келет, натыйжада локализациянын тактыгы көбөйөт (сүрөт 2f, көк сызык). Өткөргүчтөн 50 см аралыкта жайгашкан объект үчүн системанын бурчтук тактыгы болжол менен 10°. Сенсордун мүнөздөмөлөрү тарабынан коюлган бул чектөө жакшыртылышы мүмкүн. Мисалы, эмитент жөнөткөн басымды көбөйтсө болот, ошону менен pMUT мембранасын айдаган чыңалуу көбөйөт. Берилген сигналды күчөтүүнүн дагы бир чечими бир нече өткөргүчтөрдү туташтыруу болуп саналат 56. Бул чечимдер энергиянын кымбатташынын эсебинен аныктоо диапазонун көбөйтөт. Кошумча жакшыртууларды кабыл алуу жагында жасоого болот. pMUT кабыл алгычтын ызы-чуу катмарын pMUT менен биринчи этаптагы күчөткүчтүн ортосундагы байланышты жакшыртуу жолу менен бир топ азайтса болот, ал учурда зым байланыштары жана RJ45 кабелдери менен аткарылат.
1,5 мм кадамда интеграцияланган алты 880 мкм мембранасы бар pMUT кристаллынын сүрөтү. б өлчөө түзүлүшүнүн диаграммасы. Бута азимуттун θ позициясында жана D аралыкта жайгашкан. pMUT өткөргүчү 117,6 кГц сигналды жаратат, ал бутадан секирип чыгып, эки pMUT кабыл алгычка жетет. Аударлар аралык убакыт айырмасы (ITD) катары аныкталган бул айырма объекттин абалын коддойт жана эки кабыл алуучу сенсордун эң жогорку жоопторун баалоо аркылуу бааланышы мүмкүн. c Чийки pMUT сигналын спик ырааттуулугуна айландыруу үчүн алдын ала иштетүү кадамдарынын схемасы (б.а. нейроморфтук эсептөө графигине киргизүү). pMUT сенсорлору жана нейроморфтук эсептөө графиктери даярдалган жана сыналган, ал эми нейроморфтук алдын ала иштетүү программалык симуляцияга негизделген. d Сигнал алгандан кийин pMUT мембранасынын реакциясы жана анын спик доменине айланышы. e Эксперименттик локализация бурчтук тактык объекттин бурчунун (Θ) жана максаттуу объектке чейинки аралыктын (D) функциясы катары. ITD алуу ыкмасы болжол менен 4 ° C минималдуу бурчтук токтомду талап кылат. f Θ = 0 үчүн бурчтук тактык (көк сызык) жана тиешелүү чоку менен ызы-чуунун катышы (жашыл сызык) объектинин аралыгы менен.
Резистивдик эстутум маалыматты туруктуу өткөргүч абалда сактайт. Методдун негизги принциби материалдын атомдук деңгээлдеги модификациясы анын электр өткөрүмдүүлүгүнүн өзгөрүшүн шарттайт57. Бул жерде биз үстүнкү жана астыңкы титан менен титан нитридинин электроддорунун ортосунда 5 нм гафний диоксидинин катмарынан турган оксидге негизделген резистивдүү эстутумду колдонобуз. RRAM приборлорунун өткөргүчтүгүн электроддор арасындагы кычкылтек боштуктарынын өткөргүч жиптерин жаратуучу же үзүүчү ток/чыңалуу толкун формасын колдонуу менен өзгөртүүгө болот. Биз мындай түзмөктөрдү58 стандарттуу 130 нм CMOS процессине ко-интеграциялаштырдык, бул кокустук детекторун жана кечигүү линиясынын схемасын ишке ашырган ойдон чыгарылган кайра конфигурациялануучу нейроморфтук схеманы түздүк (сүрөт 3a). Аппараттын туруксуз жана аналогдук мүнөзү, нейроморфтук схеманын окуяга негизделген табияты менен айкалышып, электр энергиясын керектөөнү азайтат. Схема бир заматта күйгүзүү/өчүрүү функциясына ээ: ал күйгүзүлгөндөн кийин дароо иштеп, схема бош турганда электрди толугу менен өчүрүүгө мүмкүндүк берет. Сунушталган схеманын негизги курулуш блоктору 1-сүрөттө көрсөтүлгөн. 3б. Ал N параллелдүү бир резисторлуу бир транзисторлуу (1T1R) структуралардан турат, алар таразаланган токтор алынып, дифференциалдык жуп интеграторунун (DPI)59 жалпы синапсына инжекцияланган жана акыры интеграция жана синапска инъекцияланган синаптикалык салмактарды коддошот. агып кетүү. активдештирилген (LIF) нейрон 60 (маалымат үчүн Методдорду караңыз). 1Т1Р структурасынын дарбазасына кирүүчү толкундар жүздөгөн наносекундтар тартибинде узактыгы менен чыңалуу импульстарынын ырааттуулугу түрүндө колдонулат. Резистивдик эстутум Vbottom жерге туташтырылганда Vtopго тышкы оң шилтемени колдонуу менен жогорку өткөргүч абалга (HCS) жайгаштырылышы мүмкүн жана Vtop жерге туташтырылганда Vbottomго оң чыңалууну колдонуу менен төмөн өткөргүч абалга (LCS) кайра коюуга болот. HCS орточо маанисин катар транзистордун дарбаза-булак чыңалуусу менен SETтин (ICC) программалоочу тогун (комплаенсин) чектөө менен башкарууга болот (3c-сүрөт). RRAMдын схемадагы функциялары эки эселенген: алар кириш импульстарын багыттайт жана салмактайт.
Жасыл түстөгү селектордук транзисторлору (туурасы 650 нм) менен 130 нм CMOS технологиясында интеграцияланган көк HfO2 1T1R RRAM аппаратынын сканерлөөчү электрондук микроскоптун (SEM) сүрөтү. b Сунушталган нейроморфтук схеманын негизги курулуш блоктору. Киргизилген чыңалуу импульстары (чокулары) Vin0 жана Vin1 токтун Iweightти керектейт, ал 1Т1Р структурасынын G0 жана G1 өткөргүч абалдарына пропорционалдуу. Бул ток DPI синапстарына сайылып, LIF нейрондорун козгойт. RRAM G0 жана G1 тиешелүүлүгүнө жараша HCS жана LCS орнотулган. c 16K RRAM түзмөктөрүнүн тобу үчүн топтолгон өткөрүмдүүлүк тыгыздыгынын Функциясы өткөргүчтүн деңгээлин эффективдүү башкарган ICC учурдагы дал келүү функциясы катары. d (a) схемасындагы өлчөөлөр G1 (LCSде) Vin1ден (жашыл) киргизүүнү эффективдүү бөгөттөп турганын жана чындыгында чыгуучу нейрондун мембранасынын чыңалуусу Vin0дон келген көк түскө гана жооп берерин көрсөткөн. RRAM чынжырдагы байланыштарды натыйжалуу аныктайт. e Vin0 чыңалуу импульсун колдонгондон кийин мембрананын чыңалуусуна Vmem G0 өткөргүчтүк маанисинин таасирин көрсөткөн (б) схеманын өлчөөсү. Өткөргүч канчалык көп болсо, жооп ошончолук күчтүү болот: ошентип, RRAM түзмөгү киргизүү/чыгаруу байланышынын салмагын ишке ашырат. Схемада өлчөөлөр жүргүзүлдү жана RRAMдын кош функциясын, кириш импульстарын маршрутизациялоону жана салмактуулукту көрсөттү.
Биринчиден, эки негизги өткөргүч абал (HCS жана LCS) бар болгондуктан, RRAMs LCS же HCS абалында болгондо, кириш импульстарын бөгөттөп же өткөрүп жибериши мүмкүн. Натыйжада, RRAM чынжырдагы байланыштарды натыйжалуу аныктайт. Бул архитектураны кайра конфигурациялоо үчүн негиз болуп саналат. Муну көрсөтүү үчүн 3б-сүрөттө схема блогунун жасалма схемасын ишке ашырууну сүрөттөп беребиз. G0ге туура келген RRAM HCSге программаланган, ал эми экинчи RRAM G1 LCSге программаланган. Киргизүү импульстары Vin0 жана Vin1 экөөнө тең колдонулат. Киргизүү импульстарынын эки ырааттуулугунун таасири осциллографтын жардамы менен нейрондук мембрананын чыңалуусун жана чыгуу сигналын чогултуу жолу менен чыгуучу нейрондордо талданды. Мембрананын чыңалуусун стимулдаштыруу үчүн нейрондун импульсуна HCS аппараты (G0) гана туташтырылганда эксперимент ийгиликтүү болду. Бул 3d-сүрөттө көрсөтүлгөн, мында көк импульстук поезд мембрананын чыңалуусун мембрананын конденсаторунда түзүүгө алып келет, ал эми жашыл импульстук поезд мембрананын чыңалуусун туруктуу кармап турат.
RRAM экинчи маанилүү милдети байланыш салмагын ишке ашыруу болуп саналат. RRAMдын аналогдук өткөргүчтүк жөндөөсүн колдонуу менен, киргизүү/чыгаруу байланыштары ошого жараша салмакталышы мүмкүн. Экинчи экспериментте G0 аппараты HCSдин ар кандай деңгээлдерине программаланган жана киргизүү импульсу VIn0 киришине колдонулган. Киргизүүчү импульс аппараттан токту (Iweight) тартат, ал өткөргүчтүккө жана тиешелүү потенциалдуу Vtop - Vbot тамчысына пропорционалдуу. Бул салмактуу ток андан кийин DPI синапстарына жана LIF чыгуучу нейрондоруна сайылат. Чыгуучу нейрондордун мембраналык чыңалуусу осциллографтын жардамы менен жазылып алынган жана 3d-сүрөттө көрсөтүлгөн. Нейрон мембранасынын бир кириш импульсуна жооп берген чыңалуу чокусу резистивдүү эс тутумдун өткөрүмдүүлүгүнө пропорционалдуу болуп, RRAM синаптикалык салмактын программалануучу элементи катары колдонулушу мүмкүн экенин көрсөтүп турат. Бул эки алдын ала тесттер сунуш кылынган RRAM негизиндеги нейроморфтук платформа негизги Jeffress механизминин негизги элементтерин, тактап айтканда, кечигүү сызыгын жана кокустук детекторунун схемасын ишке ашырууга жөндөмдүү экенин көрсөтүп турат. Схема платформасы 3б-сүрөттөгү блоктордун катарлаш блокторун тизип, алардын дарбазаларын жалпы киргизүү линиясына туташтыруу жолу менен курулат. Биз эки киргизүүнү кабыл алган эки чыгуучу нейрондон турган нейроморфтук платформаны иштеп чыктык, ойлоп таптык жана сынап көрдүк (сүрөт 4а). Электр схемасы 4б-сүрөттө көрсөтүлгөн. Жогорку 2 × 2 RRAM матрицасы кириш импульстарын эки чыгуучу нейронго багыттоого мүмкүндүк берет, ал эми төмөнкү 2 × 2 матрицасы эки нейрондун (N0, N1) кайталануучу байланыштарына мүмкүндүк берет. Биз бул платформаны кечиктирүү сызыгынын конфигурациясы жана эки түрдүү кокустук детекторунун функциялары менен колдонсо болорун көрсөтөбүз, 4c-e сүрөтүндө эксперименталдык өлчөөлөр көрсөткөн.
0 жана 1 эки киришти кабыл алган N0 жана N1 эки чыгуучу нейрондор тарабынан түзүлгөн схема. Массивдин эң жогорку төрт аппараты кириштен чыгууга чейинки синаптикалык байланыштарды, ал эми төмөнкү төрт клетка нейрондордун ортосундагы кайталануучу байланыштарды аныктайт. Түстүү RRAM оң жактагы HCSде конфигурацияланган түзмөктөрдү билдирет: HCSдеги түзмөктөр туташууларга уруксат берет жана салмактарды билдирет, ал эми LCSдеги түзмөктөр кириш импульстарын блоктоп, чыгууларга байланыштарды өчүрөт. b Көк түс менен белгиленген сегиз RRAM модулу бар схеманын (а) диаграммасы. c Кечиктирүү сызыктары жөн гана DPI синапстарынын жана LIF нейрондорунун динамикасын колдонуу менен түзүлөт. Жашыл RRAM Δt киргизүү кечигүүсүнөн кийин чыгууда ката кетириши үчүн жетишерлик жогорку өткөрүмдүүлүккө орнотулган. г Убакыттан көз каранды сигналдарды багытка сезгич эмес CD аныктоонун схемалык иллюстрациясы. Чыгуу нейрон 1, N1, кыска кечигүү менен 0 жана 1 кириштерде күйөт. e Багытка сезгич CD схемасы, 1 киргизүү 0 киргизүүгө жакындаганда жана 0 киргизүүдөн кийин келгенде аныктоочу схема. Схеманын чыгышы 1 нейрон (N1) менен көрсөтүлгөн.
Кечиктирүү сызыгы (сүрөт 4c) Tdelди кечеңдетүү менен Vin1ден Vout1ге чейин кириш спикесин көбөйтүү үчүн DPI синапстарынын жана LIF нейрондорунун динамикалык жүрүм-турумун колдонот. Vin1 жана Vout1ге туташтырылган G3 RRAM гана HCSде программаланган, калган RRAMs LCSде программаланган. G3 түзмөгү 92,6 мкс үчүн программаланган, ар бир кириш импульс босогого жетүү жана кечиктирилген чыгуу импульсун жаратуу үчүн чыгуучу нейрондун мембраналык чыңалуусун жетиштүү деңгээлде жогорулатат. Tdel кечигүү синаптикалык жана нейрондук убакыт константалары менен аныкталат. Кокустук детекторлору убактылуу корреляцияланган, бирок мейкиндикте бөлүштүрүлгөн кириш сигналдарынын пайда болушун аныктайт. Багытка сезгич эмес CD жалпы чыгуучу нейронго жакындаган жеке кириштерге таянат (сүрөт 4d). Vin0 жана Vin1ди Vout1, G2 жана G4 менен туташтырган эки RRAM жогорку өткөрүмдүүлүк үчүн программаланган. Vin0 жана Vin1 боюнча чокулардын бир убакта келиши N1 нейрон мембранасынын чыңалуусун чыгаруу спикесин түзүү үчүн талап кылынган босогодон жогору жогорулатат. Эгерде эки кириш убакыт боюнча бири-биринен өтө алыс болсо, биринчи кириште топтолгон мембрананын чыңалуудагы заряды чирип, N1 мембрана потенциалынын босого мааниге жетишине жол бербейт. G1 жана G2 болжол менен 65 мкс үчүн программаланган, бул бир кирүүчү көтөрүлүү мембрананын чыңалуусун чыгаруунун кескин жогорулашына алып келбешин камсыздайт. Мейкиндикте жана убакытта бөлүштүрүлгөн окуялардын ортосундагы кокустуктарды аныктоо оптикалык агымга негизделген тоскоолдуктарды болтурбоо жана үн булагын локализациялоо сыяктуу сезүү милдеттеринин кеңири спектринде колдонулган фундаменталдуу операция болуп саналат. Ошентип, эсептөө багытын сезгич жана сезгич эмес компакт-дисктер визуалдык жана аудио локалдаштыруу системаларын куруу үчүн негизги курулуш материалы болуп саналат. Убакыт константаларынын мүнөздөмөлөрү көрсөткөндөй (Кошумча 2-сүрөттү караңыз), сунушталган схема убакыттын масштабынын төрт тартибинин ылайыктуу диапазонун ишке ашырат. Ошентип, ал бир эле учурда көрүү жана үн системаларынын талаптарына жооп бере алат. Багытка сезгич CD – импульстардын келүү мейкиндик тартибине: оңдон солго жана тескерисинче. Бул кыймыл багыттарын эсептөө жана кагылышууларды аныктоо үчүн колдонулган Drosophila визуалдык системасынын негизги кыймылды аныктоо тармагындагы негизги курулуш материалы62. Багытка сезгич CD жетүү үчүн эки киргизүү эки башка нейронго (N0, N1) багытталышы керек жана алардын ортосунда багыттуу байланыш түзүлүшү керек (сүрөт 4e). Биринчи киргизүү кабыл алынганда, NO анын мембранасындагы чыңалууну чектик мааниден жогору жогорулатуу жана толкунду жөнөтүү аркылуу реакцияга кирет. Бул чыгаруу окуясы, өз кезегинде, жашыл түс менен белгиленген багыттуу байланыштын аркасында N1 күйөт. Эгерде Vin1 кириш окуясы келип N1ге анын мембранасынын чыңалуусу дагы эле жогору болсо, анда N1 эки кириштин ортосунда дал келгендик табылганын көрсөтүүчү чыгуу окуясын жаратат. Багыттуу туташуулар N1ге 1 киргизүү 0 киргизүүдөн кийин келген учурда гана чыгууну чыгарууга мүмкүндүк берет. G0, G3 жана G7 тиешелүүлүгүнө жараша 73,5 μS, 67,3 μS жана 40,2 μS чейин программаланган, Vin0 киришиндеги бир секирүү кечиктирүүнү пайда кылат. N1 мембранасынын потенциалы эки кириш жарылуусу тең синхрондогондо гана босогого жетет. .
Өзгөрүлмөлүк моделделген нейроморфтук системалардагы кемчиликтин булагы болуп саналат63,64,65. Бул нейрондордун жана синапстардын гетерогендүү жүрүм-турумуна алып келет. Мындай кемчиликтерге мисал катары 30% (орточо стандарттык четтөө) киргизүү пайдасынын өзгөрүлмөлүүлүгү, убакыттын туруктуулугу жана отко чыдамдуу мезгил кирет, бирок бир нечеси (методдорду караңыз). Бул көйгөй эки нейрондон турган ориентацияга сезгич CD сыяктуу бир нече нейрондук схемалар бириктирилгенде ого бетер айкын болот. Туура иштеши үчүн, эки нейрондун пайда жана ажыроо убакыт константалары мүмкүн болушунча окшош болушу керек. Мисалы, киргизүү пайдасынын чоң айырмасы бир нейрондун кириш импульсуна ашыкча реакция кылышына алып келиши мүмкүн, ал эми экинчи нейрон араң жооп берет. fig боюнча. 5а-сүрөт кокусунан тандалган нейрондор бир эле кириш импульсуна башкача жооп берерин көрсөтүп турат. Бул нейрон өзгөрмөлүүлүгү, мисалы, багытка сезгич CDлердин функциясына тиешелүү. Сүрөттө көрсөтүлгөн схемада. 5b, c, нейрон 1 киргизүү пайда нейрон 0 караганда алда канча жогору. Ошентип, нейрон 0 босогого жетүү үчүн үч киргизүү импульс (ордуна 1) талап кылат, жана нейрон 1, күтүлгөндөй, эки киргизүү окуяны керек. Убакыттан көз каранды биомиметикалык пластикти (STDP) ишке ашыруу системанын иштешине так эмес жана жайбаракат нейрондук жана синаптикалык схемалардын таасирин азайтуунун мүмкүн болгон жолу болуп саналат43. Бул жерде биз нейроморфтук схемалардагы өзгөрмөлүүлүктүн таасирин азайтуу жана нейрондук киргизүүнү жакшыртууга таасир этүүчү каражат катары резистивдүү эс тутумдун пластикалык жүрүм-турумун колдонууну сунуштайбыз. Сүрөттө көрсөтүлгөндөй. 4e, RRAM синаптикалык массасы менен байланышкан өткөргүчтүк деңгээли тиешелүү нейрон мембранасынын чыңалуу жообун эффективдүү модуляциялаган. Биз кайталануучу RRAM программалоо стратегиясын колдонобуз. Берилген киргизүү үчүн синаптикалык салмактардын өткөргүчтүк маанилери схеманын максаттуу жүрүм-туруму алынганга чейин кайра программаланат (Усулдарды караңыз).
a Бир эле кириш импульсуна туш келди тандалган тогуз жеке нейрондун реакциясынын эксперименталдык өлчөөлөрү. Жооп популяциялар боюнча өзгөрүп, киргизүү кирешесине жана убакыттын туруктуулугуна таасир этет. б багытка сезгич CD таасир нейрондордун өзгөргүчтүк боюнча нейрондордун таасирин эксперименталдык өлчөө. Эки багытка сезгич CD чыгаруу нейрондору нейрондон нейронго өзгөрмөлүүлүгүнөн улам кириш стимулдарына башкача жооп беришет. Нейрон 0 нейрон 1ге караганда азыраак киришке ээ, андыктан чыгуу спикесин түзүү үчүн үч кириш импульс (1дин ордуна) талап кылынат. Күтүлгөндөй, нейрон 1 эки киргизүү окуясы менен босогого жетет. Эгерде 1 киргизүү Δt = 50 мкс 0 нейрон күйгөндөн кийин келсе, CD унчукпай калат, анткени Δt 1 нейрондун убакыт константасынан чоңураак (болжол менен 22 мкс). c Δt = 20 мкс кыскаргандыктан, 1-киргизүү 1-нейрондун атуусу дагы эле жогору болгондо эң жогорку чегине жетет, натыйжада эки киргизүү окуясы бир убакта аныкталат.
ITD эсептөө тилкесинде колдонулган эки элемент - кечигүү сызыгы жана багытты сезбеген CD. Объекттин позициясынын жакшы иштешин камсыз кылуу үчүн эки схема тең так калибрлөө талап кылат. Кечиктирүү сызыгы киргизүү чокусунун так кечиктирилген версиясын жеткирүүсү керек (6а-сүрөт), ал эми CD киргизүү максаттуу аныктоо диапазонуна түшкөндө гана иштетилиши керек. Кечиктирүү сызыгы үчүн киргизүү байланыштарынын синаптикалык салмактары (4а-сүрөттөгү G3) максаттуу кечигүү алынганга чейин кайра программаланган. Программаны токтотуу үчүн максаттуу кечиктирүүгө сабырдуулукту коюңуз: сабырдуулук канчалык аз болсо, кечиктирүү сызыгын ийгиликтүү орнотуу ошончолук кыйын болот. fig боюнча. 6б-сүрөттө кечиктирүү линиясын калибрлөө процессинин натыйжалары көрсөтүлгөн: сунушталган схема долбоорлоо схемасында талап кылынган бардык кечигүүлөрдү (10дон 300 мкс чейин) так камсыз кыла аларын көрүүгө болот. Калибрлөө итерацияларынын максималдуу саны калибрлөө процессинин сапатына таасирин тийгизет: 200 итерация катаны 5% дан азыраак азайтышы мүмкүн. Бир калибрлөө итерациясы RRAM уячасынын коюлган/кайра коюу операциясына туура келет. Тюнинг процесси CD модулунун заматта жакын окуяны аныктоонун тактыгын жогорулатуу үчүн да маанилүү. Чыныгы оң ылдамдыкка (б.а. тиешелүү деп туура аныкталган окуялардын ылдамдыгы) 95%дан жогору (6c-сүрөттөгү көк сызык) жетүү үчүн он калибрлөө итерациясын талап кылды. Бирок, тууралоо процесси жалган позитивдүү окуяларга (башкача айтканда, туура эмес деп табылган окуялардын жыштыгына) таасирин тийгизген эмес. Тез активдештирүүчү жолдордун убакыт чектөөлөрүн жеңүү үчүн биологиялык системаларда байкалган дагы бир ыкма ашыкчалык (башкача айтканда, берилген функцияны аткаруу үчүн бир эле объекттин көптөгөн көчүрмөлөрү колдонулат). Биологиядан шыктанган66, биз жалган позитивдердин таасирин азайтуу үчүн ар бир CD модулуна эки кечигүү сызыгынын ортосуна бир нече CD схемаларын жайгаштырдык. Сүрөттө көрсөтүлгөндөй. 6c (жашыл сызык), ар бир CD модулуна үч CD элементин жайгаштыруу жалган сигналдын ылдамдыгын 10-2ден төмөн түшүрөт.
Кечиктирүү линиясынын схемаларына нейрондук өзгөрмөлүүлүктүн таасири. b Кечиктирүү линиясынын схемаларын чоң маанилерге ылайыктуу LIF нейрондорунун жана DPI синапстарынын убакыт константаларын коюу менен чоң кечигүүлөргө чейин масштабдаса болот. RRAM калибрлөө процедурасынын итерацияларынын санын көбөйтүү максаттуу кечиктирүүнүн тактыгын олуттуу жакшыртууга мүмкүндүк берди: 200 кайталоо катаны 5% дан азыраак кыскартты. Бир итерация RRAM клеткасындагы SET/RESET операциясына туура келет. c Jeffress моделиндеги ар бир CD модулу системанын каталарына карата көбүрөөк ийкемдүүлүк үчүн N параллелдүү CD элементтерин колдонуу менен ишке ашырылышы мүмкүн. d RRAM калибрлөөнүн көбүрөөк итерациялары чыныгы оң ылдамдыкты жогорулатат (көк сызык), ал эми жалган оң ылдамдык итерациялардын санына көз каранды эмес (жашыл сызык). Көбүрөөк CD элементтерин параллелдүү жайгаштыруу CD модулунун дал келүүлөрүн туура эмес аныктоодон сактайт.
Биз азыр 2-сүрөттө көрсөтүлгөн объектти локалдаштыруунун акырына чейин интегралдык тутумунун иштешин жана электр энергиясын керектөөсүн pMUT сенсорунун, CDдин жана нейроморфтук эсептөө графигин түзгөн кечиктирүү линиясынын схемаларынын акустикалык касиеттерин өлчөө аркылуу баалайбыз. Джеффресс модели (сүрөт 1а). Нейроморфтук эсептөө графигине келсек, CD модулдарынын саны канчалык көп болсо, бурчтук чечим ошончолук жакшы болот, бирок системанын энергиясы да ошончолук жогору болот (7а-сүрөт). Жеке компоненттердин (pMUT сенсорлору, нейрондор жана синаптикалык схемалар) тактыгын бүт системанын тактыгы менен салыштыруу менен компромисске жетүүгө болот. Кечиктирүү сызыгынын резолюциясы симуляцияланган синапстардын жана нейрондордун убакыт константалары менен чектелет, алар биздин схемада 10 мкс ашат, бул 4° бурчтук резолюцияга туура келет (Усулдарды караңыз). CMOS технологиясы менен өркүндөтүлгөн түйүндөр азыраак убакыт константалары менен нейрондук жана синаптикалык схемаларды долбоорлоого мүмкүндүк берет, натыйжада кечигүү сызыгынын элементтеринин тактыгы жогору болот. Бирок биздин системада тактык бурчтук абалды баалоодо pMUT катасы менен чектелет, башкача айтканда 10° (7а-сүрөттөгү көк горизонталдык сызык). Биз CD модулдарынын санын 40 деп бекиттик, бул болжол менен 4° бурчтук чечкиндүүлүккө туура келет, башкача айтканда, эсептөө графигинин бурчтук тактыгына (7а-сүрөттө ачык көк горизонталдык сызык). Системанын деңгээлинде бул сенсордук системанын алдында 50 см алыстыкта ​​жайгашкан объекттер үчүн 4° резолюцияны жана 10° тактыкты берет. Бул маани реф.те айтылган нейроморфтук үн локализация системалары менен салыштырууга болот. 67. Сунушталган системаны техниканын абалы менен салыштырууну 1-кошумча таблицадан тапса болот. Кошумча pMUTs кошуу, акустикалык сигналдын деңгээлин жогорулатуу жана электрондук ызы-чууну азайтуу локализациянын тактыгын андан ары жакшыртуунун мүмкүн болгон жолдору болуп саналат. ) 9,7 деп бааланат. nz. 55. Эсептөө графигинде 40 CD бирдигин эске алуу менен, SPICE симуляциясы бир операциядагы энергияны (б.а. объекттин жайгашуу энергиясы) 21,6 нДж деп баалады. Нейроморфтук система киргизүү окуясы келгенде, башкача айтканда, акустикалык толкун каалаган pMUT кабылдагычына жеткенде жана аныктоо босогосунан ашып кеткенде гана активдешет, антпесе ал активдүү эмес бойдон калат. Бул киргизүү сигналы жок болгондо ашыкча энергия керектөөнү болтурбайт. 100 Гц локализация операцияларынын жыштыгын жана бир операция үчүн 300 мкс активдештирүү мезгилин (максималдуу мүмкүн болгон ITD) эске алганда, нейроморфтук эсептөө графигинин энергия керектөөсү 61,7 нВт түзөт. Ар бир pMUT кабыл алгычына колдонулган нейроморфикалык алдын ала иштетүү менен, бүт системанын электр керектөөсү 81,6 нВт жетет. Сунушталган нейроморфтук ыкманын энергиянын эффективдүүлүгүн кадимки аппараттык жабдыктарга салыштырмалуу түшүнүү үчүн биз бул санды нейроморфтук же кадимки нур түзүүчү68 Skill аркылуу заманбап аз кубаттуулуктагы микроконтроллерде ошол эле тапшырманы аткаруу үчүн талап кылынган энергияга салыштырдык. Нейроморфтук ыкма аналогдук-санариптик конвертер (ADC) стадиясын, андан кийин тилкеден өтүүчү фильтрди жана конвертти экстракциялоо баскычын (Тигер-Кайзер ыкмасы) карайт. Акыр-аягы, чектик операция ToF чыгаруу үчүн жүргүзүлөт. ToF негизинде ITD эсебин жана болжолдуу бурчтук абалга которууну өткөрүп жибердик, анткени бул ар бир өлчөө үчүн бир жолу болот (Усулдарды караңыз). Эки каналда (pMUT кабыл алгычтар) 250 кГц үлгү алуу ылдамдыгын, 18 тилкелүү өтүү фильтр операцияларын, 3 конверт алуу операциясын жана бир үлгүдөгү 1 босого операцияны эске алсак, жалпы электр керектөө 245 микроваттка бааланат. Бул микроконтроллердин аз кубаттуулук режимин69 колдонот, ал алгоритмдер аткарылбай турганда күйөт, бул энергия керектөөнү 10,8 мВт чейин азайтат. Маалымдамада сунушталган нур түзүүчү сигналды иштетүүчү чечимдин кубаттуулугу. 31, 5 pMUT кабылдагычтары жана 11 нурлары азимут тегиздигинде бирдей бөлүштүрүлгөн [-50°, +50°], 11,71 мВт (маалымат үчүн Методдор бөлүмүн караңыз). Мындан тышкары, биз объектти локализациялоо үчүн Jeffress моделин алмаштыруу катары 1,5 мВт деп бааланган FPGA47 негизиндеги Убакыттын айырмасы Кодерунун (TDE) электр энергиясын керектөөсүн билдиребиз. Бул баалардын негизинде, сунушталган нейроморфтук ыкма объектти локализациялоо операциялары үчүн классикалык нур түзүүчү ыкмаларды колдонгон микроконтроллерге салыштырмалуу электр энергиясын керектөөнү беш даражага азайтат. Классикалык микроконтроллерде сигналды иштетүүгө нейроморфтук мамилени кабыл алуу электр энергиясын керектөөнү болжол менен эки даражага азайтат. Сунушталган системанын эффективдүүлүгүн эс тутумдагы эсептөөлөрдү жүргүзүүгө жөндөмдүү асинхрондук резистивдүү эс тутумдун аналогдук схемасынын айкалышы жана сигналдарды кабыл алуу үчүн талап кылынган аналогдук-санариптик конверсиянын жоктугу менен түшүндүрүүгө болот.
a CD модулдарынын санына жараша локалдаштыруу операциясынын бурчтук резолюциясы (көк) жана энергия керектөө (жашыл). Кочкул көк горизонталдык тилке PMUTтин бурчтук тактыгын, ачык көк горизонталдык тилке нейроморфтук эсептөө графигинин бурчтук тактыгын билдирет. b Сунуш кылынган системанын электр кубатын керектөө жана эки талкууланган микроконтроллердин ишке ашырылышы менен салыштыруу жана Убакыттын айырмасы коддорун (TDE)47 FPGA санариптик ишке ашыруу.
Максаттуу локалдаштыруу тутумунун энергия керектөөсүн минималдаштыруу үчүн биз максаттуу объекттин абалын реалдуу эсептөө үчүн орнотулган сенсорлор тарабынан түзүлгөн сигнал маалыматын иштеткен эффективдүү, окуяга негизделген RRAM негизиндеги нейроморфтук схеманы ойлоп таптык, иштеп чыктык жана ишке ашырдык. убакыт. . Салттуу иштетүү ыкмалары үзгүлтүксүз түрдө табылган сигналдарды тандап алып, пайдалуу маалыматты алуу үчүн эсептөөлөрдү жүргүзсө, сунушталган нейроморфтук чечим пайдалуу маалымат келип түшкөндө асинхрондук түрдө эсептөөлөрдү жүргүзүп, системанын кубаттуулугун беш даражага чейин жогорулатат. Мындан тышкары, биз RRAM негизиндеги нейроморфтук схемалардын ийкемдүүлүгүн баса белгилейбиз. RRAMдын өткөргүчтүктү туруктуу эмес түрдө өзгөртүү жөндөмдүүлүгү (пластика) өтө аз кубаттуулуктагы аналогдук DPIнин синаптикалык жана нейрон схемаларынын мүнөздүү өзгөрүлмөлүүлүгүн компенсациялайт. Бул RRAM негизиндеги схеманы ар тараптуу жана күчтүү кылат. Биздин максат сигналдардан татаал функцияларды же үлгүлөрдү алуу эмес, объекттерди реалдуу убакытта локалдаштыруу. Биздин система ошондой эле сигналды эффективдүү кысып, керек болгондо татаалыраак чечимдерди кабыл алуу үчүн аны андан аркы иштетүү кадамдарына жөнөтө алат. Локалдаштыруу колдонмолорунун контекстинде биздин нейроморфтук алдын ала иштетүү кадамыбыз объекттердин жайгашкан жери жөнүндө маалымат бере алат. Бул маалымат, мисалы, кыймылды аныктоо же жаңсоо таануу үчүн колдонулушу мүмкүн. Биз pMUT сыяктуу өтө аз кубаттуулуктагы сенсорлорду өтө аз кубаттуу электроника менен айкалыштыруунун маанилүүлүгүн баса белгилейбиз. Бул үчүн нейроморфтук ыкмалар негизги болгон, анткени алар бизди Джеффресс модели сыяктуу биологиялык жактан шыктанган эсептөө ыкмаларынын жаңы схемаларын иштеп чыгууга алып келди. Сенсор фьюжн колдонмолорунун контекстинде, биздин система так маалымат алуу үчүн бир нече ар кандай окуяга негизделген сенсорлор менен айкалыштырылышы мүмкүн. Үкүлөр караңгыда олжо табууда мыкты болгону менен, алардын көздөрү эң сонун болуп, жемди кармаганга чейин угуу жана көрүү айкалышкан издөө иштерин жүргүзүшөт70. Белгилүү бир угуу нейрону күйгөндө, үкү визуалдык издөөнү кайсы багытта баштоону аныктоо үчүн керектүү маалыматты алат, ошентип көңүлүн көрүү көрүнүшүнүн кичинекей бир бөлүгүнө бурат. Келечектеги автономдуу агенттерди иштеп чыгуу үчүн көрүү сенсорлорунун (DVS камерасы) жана сунушталган угуу сенсорунун (pMUT негизинде) айкалышы изилдениши керек.
pMUT сенсору болжол менен 10 см аралыкта эки ресивер менен ПХБда жайгашкан, ал эми өткөргүч ресиверлердин ортосунда жайгашкан. Бул иште ар бир мембрана калыңдыгы 200 нм молибдендин (Mo) үч катмарынын ортосуна 800 нм калыңдыгы бар пьезоэлектрдик алюминий нитридинин (AlN) эки катмарынан турган жана 200 нм калың катмар менен капталган асма биморф структурасы. шилтемеде сүрөттөлгөндөй жогорку пассивациялоочу SiN катмары. 71. Ички жана тышкы электроддор молибдендин ылдыйкы жана үстүнкү катмарларына коюлат, ал эми ортоңку молибдендик электрод үлгүсүз жана жер катары колдонулат, натыйжада төрт жуп электроддор бар мембрана пайда болот.
Бул архитектура жалпы мембрананын деформациясын колдонууга мүмкүндүк берет, натыйжада өткөрүү жана кабыл алуу сезгичтиги жакшырат. Мындай pMUT адатта эмитент катары 700 нм/В дүүлүктүрүү сезгичтигин көрсөтүп, 270 Па/В беттик басымды камсыз кылат. Кабыл алуучу катары бир pMUT пленкасы 15 нА/Па кыска туташуу сезгичтигин көрсөтөт, ал AlN пьезоэлектрдик коэффициентине түздөн-түз байланыштуу. AlN катмарындагы чыңалуунун техникалык өзгөрүлмөлүүлүгү резонанстык жыштыктын өзгөрүшүнө алып келет, аны pMUTга туруктуу ыңгайлашууну колдонуу менен компенсациялоого болот. DC сезгичтиги 0,5 kHz/V ченелген. Акустикалык мүнөздөмө үчүн pMUT алдында микрофон колдонулат.
Эхо импульсту өлчөө үчүн, чыккан үн толкундарын чагылдыруу үчүн pMUT алдына аянты болжол менен 50 см2 болгон тик бурчтуу плитаны койдук. Пластиналардын ортосундагы аралык жана pMUT тегиздигине карата бурч атайын кармагычтар аркылуу көзөмөлдөнөт. Tectronix CPX400DP чыңалуу булагы резонанстык жыштыкты 111,9 кГц31ге чейин жөндөө менен үч pMUT мембранасын бурат, ал эми өткөргүчтөр резонанстык жыштыкка (111,9 кГц) туураланган Tectronix AFG 3102 импульс генератору жана 0,01 иштөө цикли менен башкарылат. Ар бир pMUT кабылдагычынын төрт чыгуу портунан окулган токтар атайын дифференциалдык ток жана чыңалуу архитектурасын колдонуу менен чыңалууга айландырылат жана натыйжада сигналдар Spektrum маалыматтарды алуу системасы аркылуу санариптештирилет. Аныктоо чеги ар кандай шарттарда pMUT сигналын алуу менен мүнөздөлгөн: биз рефлекторду ар кандай аралыкка жылдырдык [30, 40, 50, 60, 80, 100] см жана pMUT колдоо бурчун өзгөрттүк ([0, 20, 40] o ) 2b-сүрөттө тиешелүү бурчтук абалына жараша ITD аныктоонун убактылуу резолюциясы градустарда көрсөтүлгөн.
Бул макалада эки түрдүү RRAM схемасы колдонулат. Биринчиси - бир транзистор жана бир резистор менен 1T1R конфигурациясындагы 16 384 (16 000) аппараттын (128 × 128 түзмөк) массивдери. Экинчи чип 4а-сүрөттө көрсөтүлгөн нейроморфтук платформа. RRAM клеткасы TiN/HfO2/Ti/TiN стекине салынган 5 нм калыңдыктагы HfO2 пленкасынан турат. RRAM стек стандарттуу 130нм CMOS процессинин арткы линиясына (BEOL) бириктирилген. RRAM негизиндеги нейроморфтук схемалар RRAM түзмөктөрү салттуу CMOS технологиясы менен бирге жашаган бардык аналогдук электрондук системалар үчүн долбоорлоо кыйынчылыгын жаратат. Атап айтканда, RRAM аппаратынын өткөргүч абалын окуу жана система үчүн функция өзгөрмө катары колдонуу керек. Ушул максатта, киргизүү импульсы кабыл алынганда аппараттан токту окуй турган жана дифференциалдык жуп интеграторунун (DPI) синапсынын жообун салмактоо үчүн бул токту колдоно турган схема иштелип чыккан, даярдалган жана сыналган. Бул схема 3a-сүрөттө көрсөтүлгөн, ал 4a-сүрөттө нейроморфтук платформанын негизги курулуш блокторун билдирет. Киргизүүчү импульс 1T1R аппаратынын дарбазасын активдештирип, RRAM аркылуу аппараттын G өткөрүмдүүлүгүнө пропорционалдуу токту индукциялайт (Iweight = G(Vtop – Vx)). Операциялык күчөткүчтүн (op-amp) чынжырынын инвертирлөөчү киришинде туруктуу туруктуу токтун Vtop чыңалуусу бар. Оп-амптин терс пикири M1ден бирдей ток менен камсыз кылуу менен Vx = Vtop берет. Аппараттан алынган учурдагы Iweight DPI синапсына куюлат. Күчтүү ток көбүрөөк деполяризацияга алып келет, ошондуктан RRAM өткөргүч синаптикалык салмактарды натыйжалуу ишке ашырат. Бул экспоненциалдык синаптикалык ток Leaky Integration and Excitation (LIF) нейрондорунун мембраналык конденсатору аркылуу куюлат, ал жерде чыңалуу катары интеграцияланат. Эгерде мембрананын босого чыңалуусу (инвертордун которуштуруу чыңалуусу) ашып кетсе, нейрондун чыгуучу бөлүгү активдешип, чыгуу чокусун пайда кылат. Бул импульс кайтып келип, нейрондун мембраналык конденсаторун жерге шунттап, анын зарядсызданышына себеп болот. Андан кийин бул схема импульстун кеңейүүчүсү менен толукталат (3а-сүрөттө көрсөтүлгөн эмес), ал LIF нейронунун чыгуу импульсун максаттуу импульстун туурасына чейин калыптандырат. Мультиплексорлор ошондой эле ар бир линияга орнотулган, бул RRAM түзмөгүнүн үстүнкү жана астыңкы электроддоруна чыңалууну колдонууга мүмкүндүк берет.
Электрдик тестирлөө аналогдук схемалардын динамикалык жүрүм-турумун анализдөө жана жазууну, ошондой эле RRAM түзүлүштөрүн программалоону жана окууну камтыйт. Эки кадам тең атайын шаймандарды талап кылат, алардын баары бир эле учурда сенсордук тактага туташтырылган. Нейроморфтук схемалардагы RRAM түзүлүштөрүнө кирүү мультиплексор (MUX) аркылуу тышкы аспаптардан ишке ашырылат. MUX 1T1R клеткасын ал таандык болгон схеманын калган бөлүгүнөн бөлүп, аппаратты окууга жана/же программалоого мүмкүндүк берет. RRAM түзмөктөрүн программалоо жана окуу үчүн Keithley 4200 SCS машинасы Arduino микроконтроллери менен бирге колдонулат: биринчиси так импульсту түзүү жана учурдагы окуу үчүн, ал эми экинчиси эс тутум массивиндеги жеке 1T1R элементтерине тез жетүү үчүн. Биринчи операция RRAM түзүлүшүн түзүү болуп саналат. Клеткалар бирден тандалып алынат жана үстүнкү жана астыңкы электроддордун ортосунда оң чыңалуу колдонулат. Мында селектордук транзисторго тиешелүү дарбаза чыңалуусу келип түшкөндүктөн, ток ондогон микроампер тартиби менен чектелет. RRAM клеткасы андан кийин RESET жана SET операцияларын колдонуу менен төмөн өткөргүч абал (LCS) менен жогорку өткөргүч абалдын (HCS) ортосунда айлана алат. SET операциясы жогорку электродго узактыгы 1 мкс жана чокусу 2,0-2,5 В болгон тик бурчтуу чыңалуу импульсун, ал эми жогорку чыңалуудагы 0,9-1,3 В окшош формадагы синхрондук импульсту колдонуу менен ишке ашырылат. селектордук транзистордун дарбазасы. Бул баалуулуктар 20-150 мкс аралыкта RRAM өткөргүчтүгүн модуляциялоого мүмкүндүк берет. RESET үчүн, дарбазанын чыңалуусу 2,5-3,0 В диапазонунда болгондо, уячанын төмөнкү электродуна (бит сызыгына) 1 мкс кең, 3 В чоку импульс колдонулат. Аналогдук схемалардын кириштери жана чыгышы динамикалык сигналдар болуп саналат. . Киргизүү үчүн биз эки HP 8110 импульс генераторун Tektronix AFG3011 сигнал генераторлору менен аралаштырдык. Киргизүү импульсунун туурасы 1 мкс жана көтөрүлүү/түшүрүү чети 50 нс. Импульстун бул түрү аналогдук бузулууга негизделген схемалардагы типтүү ката болуп эсептелет. Чыгуу сигналына келсек, чыгуу сигналы Teledyne LeCroy 1 ГГц осциллографынын жардамы менен жазылган. Осциллографтын алуу ылдамдыгы схеманын маалыматтарын талдоодо жана алууда чектөөчү фактор эмес экени далилденген.
Нейрондордун жана синапстардын жүрүм-турумун имитациялоо үчүн аналогдук электроника динамикасын колдонуу - эсептөө эффективдүүлүгүн жогорулатуу үчүн көрктүү жана натыйжалуу чечим. Бул эсептөөчү астыңкы катмардын кемчилиги - ал схемадан схемага өзгөрөт. Биз нейрондордун жана синаптикалык схемалардын өзгөрмөлүүлүгүн аныктадык (Кошумча сүрөт 2a, b). Өзгөрүлмөлүктүн бардык көрүнүштөрүнүн ичинен убакыттын константалары жана киргизүү пайдалары менен байланышкандар система деңгээлинде эң чоң таасирге ээ. LIF нейронунун жана DPI синапсынын убакыт константасы RC схемасы менен аныкталат, мында R мааниси транзистордун дарбазасына берилген кыйшаюу чыңалуусу менен башкарылат (нейрон үчүн Vlk жана синапс үчүн Vtau), агып кетүү ылдамдыгы. Киргизүү күчөшү кириш импульс менен стимулданган синаптикалык жана нейрондук мембрана конденсаторлору жеткен чыңалуунун чокусу катары аныкталат. Кирешенин жогорулашы кириш токту модуляциялаган башка транзистор тарабынан башкарылат. ST Microelectronics'тин 130 нм процессинде калибрленген Монте-Карло симуляциясы киргизилген кирешенин жана убакыттын туруктуу статистикасын чогултуу үчүн аткарылган. Натыйжалар Кошумча 2-сүрөттө берилген, мында кириш пайдасы жана убакыттын константасы агып кетүү ылдамдыгын башкарган чыңалуу чыңалуусунун функциясы катары сандык бааланат. Жашыл маркерлер орточо убакыт константасынын стандарттык четтөөсүн сандык жактан аныктайт. Нейрондор да, синаптикалык схемалар да Кошумча схемада көрсөтүлгөндөй, 10-5-10-2 с диапазонундагы убакыт константаларынын кеңири диапазонун көрсөтө алышкан. Нейрондук жана синапстын өзгөрмөлүүлүгүнүн киргизүү күчөтүлүшү (Кошумча 2e,d) тиешелүүлүгүнө жараша болжол менен 8% жана 3% түздү. Мындай жетишсиздик адабиятта жакшы жазылган: LIF63 нейрондорунун популяцияларынын дал келбестигин баалоо үчүн DYNAP чиптеринин массивинде ар кандай өлчөөлөр жүргүзүлгөн. BrainScale аралаш сигнал чипиндеги синапстар өлчөнгөн жана алардын карама-каршылыктары талданган жана система деңгээлиндеги өзгөрмөлүүлүктүн таасирин азайтуу үчүн калибрлөө процедурасы сунушталган64.
Нейроморфтук схемалардагы RRAM функциясы эки эселенген: архитектуранын аныктамасы (кириштерди чыгууларга багыттоо) жана синаптикалык салмактарды ишке ашыруу. Акыркы касиет моделделген нейроморфтук схемалардын өзгөрмөлүүлүгү маселесин чечүү үчүн колдонулушу мүмкүн. Биз жөнөкөй калибрлөө процедурасын иштеп чыктык, ал RRAM түзмөгүн анализдеп жаткан схема белгилүү талаптарга жооп бергенге чейин кайра программалоону камтыйт. Берилген киргизүү үчүн, чыгуу көзөмөлдөнөт жана RRAM максаттуу жүрүм-турумга жеткенге чейин кайра программаланат. RRAM релаксациясынын көйгөйүн чечүү үчүн программалоо операцияларынын ортосунда 5 сек күтүү убактысы киргизилди, натыйжада өткөөл өткөргүчтүн өзгөрүшүнө алып келди (Кошумча маалымат). Синаптикалык салмактар ​​моделделип жаткан нейроморфтук схеманын талаптарына ылайык жөнгө салынат же калибрленет. Калибрлөө процедурасы кошумча алгоритмдерде [1, 2] жалпыланган, алар нейроморфтук платформалардын эки негизги өзгөчөлүгүнө, кечигүү сызыктарына жана багытка сезгич эмес CDге багытталган. Кечиктирүү сызыгы бар схема үчүн максаттуу жүрүм-турум Δt кечигүү менен чыгуу импульсун камсыз кылуу болуп саналат. Чыныгы схеманын кечигүү максаты максаттуу мааниден азыраак болсо, G3тин синаптикалык салмагын азайтуу керек (G3 баштапкы абалга келтирилип, андан кийин төмөнкү дал келген Icc агымына коюлушу керек). Тескерисинче, эгерде иш жүзүндөгү кечигүү максаттуу мааниден чоң болсо, G3 өткөргүчтүгү көбөйтүлүшү керек (G3 адегенде баштапкы абалга келтирилип, андан кийин жогорку Icc маанисине коюлушу керек). Бул процесс схема тарабынан түзүлгөн кечигүү максаттуу мааниге дал келгенге чейин жана калибрлөө процессин токтотуу үчүн толеранттуулук орнотулмайынча кайталанат. Багыты сезбеген компакт-дисктер үчүн калибрлөө процессине эки RRAM аппараты, G1 жана G3 тартылган. Бул схеманын эки кириши бар, Vin0 жана Vin1, dt кечиктирилген. Схема [0,dtCD] дал келген диапазондон төмөн кечигүүлөргө гана жооп бериши керек. Эгерде чыгуу чокусу жок болсо, бирок киргизүү чокусу жакын болсо, нейрондун босогого жетишине жардам берүү үчүн RRAM түзмөктөрүн тең күчөтүү керек. Тескерисинче, чынжыр dtCD максаттуу диапазонунан ашкан кечиктирүүгө жооп берсе, өткөргүчтүктү азайтуу керек. Туура жүрүм-турум алынганга чейин процессти кайталаңыз. Шайкештик тогу реф.теги орнотулган аналогдук схема менен модуляцияланышы мүмкүн. 72.73. Бул орнотулган схема менен, мындай процедуралар системаны калибрлөө же башка колдонмо үчүн кайра колдонуу үчүн мезгил-мезгили менен аткарылышы мүмкүн.
Биз стандарттуу 32 биттик микроконтроллерде68 нейроморфтук сигналды иштетүү ыкмасынын кубаттуулугун баалайбыз. Бул баалоодо, биз ушул кагаздагыдай эле орнотуу менен, бир pMUT өткөргүч жана эки pMUT кабыл алгыч менен иштөөнү болжолдойбуз. Бул ыкма өткөрмө чыпкасын колдонот, андан кийин конвертти чыгаруу кадамы (Тигер-Кайзер) жана акырында учуу убактысын алуу үчүн сигналга босого операциясы колдонулат. Баалоодо ITD эсептөөсү жана аны аныктоо бурчтарына өзгөртүү киргизилбейт. Биз 18 калкыма чекиттик операцияларды талап кылган 4-тартиптүү чексиз импульстук жооп чыпкасын колдонуу менен диапазондук өтүү чыпкасын ишке ашырууну карап чыгабыз. Конвертти чыгарууда дагы үч калкыма чекит операциясы колдонулат, ал эми акыркы операция босогону коюу үчүн колдонулат. Сигналды алдын ала иштетүү үчүн жалпысынан 22 калкыма чекит операциялары талап кылынат. Берилген сигнал 111,9 кГц синус толкун формасынын кыска жарылуусу болуп саналат, бул ар бир 10 мс сайын түзүлөт, натыйжада 100 Гц иштөө жыштыгы жайгашкан. Биз Nyquist менен иштөө үчүн 250 кГц үлгү алуу ылдамдыгын жана 1 метр диапазонду тартуу үчүн ар бир өлчөө үчүн 6 мс терезени колдондук. Белгилей кетсек, 6 миллисекунд 1 метр алыстыктагы объекттин учуу убактысы. Бул 0,5 MSPSде A/D конверсиясы үчүн 180 мкВт энергия керектөөнү камсыз кылат. Сигналдарды алдын ала иштетүү 6,60 MIPS (секундасына нускамалар), 0,75 мВт түзөт. Бирок, микроконтроллер алгоритм иштебей турганда 69 аз кубаттуулук режимине өтүшү мүмкүн. Бул режим 10,8 мкВт статикалык электр керектөөсүн жана 113 мкс ойгонуу убактысын камсыз кылат. 84 МГц тактык жыштыгын эске алуу менен, микроконтроллер нейроморфтук алгоритмдин бардык операцияларын 10 мс ичинде бүтүрөт, ал эми алгоритм 6,3% иш циклин эсептеп, ошону менен аз кубаттуулук режимин колдонот. Натыйжада кубаттуулуктун сарпталышы 244,7 мкВт. ToFтан ITD чыгарууну жана аныктоо бурчуна которууну өткөрүп жиберебиз, ошентип микроконтроллердин энергия керектөөсүн баалабайбыз. Бул сунуш кылынган системанын энергия натыйжалуулугуна кошумча маани берет. Кошумча салыштыруу шарты катары, биз маалымдамада сунушталган классикалык нур түзүүчү ыкмалардын электр керектөөсүн баалайбыз. 31.54 1.8V чыңалуудагы ошол эле микроконтроллерге68 кыстарылганда. Beamforming үчүн маалыматтарды алуу үчүн бирдей аралыктагы беш pMUT мембраналары колдонулат. Ал эми кайра иштетүүнүн өзүнө келсек, beamforming ыкмасы колдонулган кечиктирүү сумма болуп саналат. Бул жөн гана бир тилке менен шилтеме тилкесинин ортосундагы келүү убакыттарындагы күтүлгөн айырмага туура келген тилкелерге кечиктирүүнү колдонуудан турат. Эгерде сигналдар фазада болсо, бул сигналдардын суммасы убакыттын жылышынан кийин жогорку энергияга ээ болот. Эгерде алар фазадан чыкса, кыйратуучу интерференция алардын суммасынын энергиясын чектейт. мамиледе. fig боюнча. 31, үлгүлөрдүн бүтүн санына маалыматтарды жылдыруу үчүн 2 МГц үлгү алуу ылдамдыгы тандалат. Жөнөкөй ыкма 250 кГц бир одоно үлгү ылдамдыгын сактоо жана бөлчөк кечиктирүүлөрдү синтездөө үчүн Чектүү импульстук жооп (FIR) чыпкасын колдонуу. Биз нур түзүүчү алгоритмдин татаалдыгы негизинен убакыттын жылышы менен аныкталат деп ойлойбуз, анткени ар бир канал ар бир багытта 16 кран менен FIR чыпкасы менен бириктирилген. Бул операция үчүн талап кылынган MIPS санын эсептөө үчүн, биз 1 метр, 5 канал, 11 beamforming багыттарын (диапазону +/- 50 ° 10 ° кадам менен) бир диапазонду басып өлчөө үчүн 6ms терезени карап көрөлү. Секундасына 75 өлчөө микроконтроллерди максималдуу 100 MIPSке түрттү. Шилтеме. 68, анын натыйжасында 11,26 мВт кубаттуулукту сарптоо үчүн борттогу ADC салымын кошкондон кийин жалпы кубаттуулук 11,71 мВт.
Бул изилдөөнүн натыйжаларын тастыктаган маалыматтар негиздүү өтүнүч боюнча тиешелүү автордон, FMден жеткиликтүү.
Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. Neuromorphic агенттер сигнал иштетүү үчүн мейкиндик жана убакыттын маанилүүлүгү: айлана-чөйрө менен өз ара аз кубаттуу, автономдуу агенттерди иштеп чыгуу маселеси. Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. Neuromorphic агенттер сигнал иштетүү үчүн мейкиндик жана убакыттын маанилүүлүгү: айлана-чөйрө менен өз ара аз кубаттуу, автономдуу агенттерди иштеп чыгуу маселеси.Indiveri G. жана Sandamirskaya Y. Нейроморфтук агенттерде сигналды иштетүү үчүн мейкиндиктин жана убакыттын мааниси: айлана-чөйрө менен өз ара аракеттенүүчү аз кубаттуу автономдуу агенттерди иштеп чыгуу маселеси. Индивери, Г. & Сандамирская, Ю.自主代理的挑战。 Индивери, Г. & Сандамирская, Ю.Indiveri G. жана Sandamirskaya Y. Нейроморфтук агенттерде сигналды иштетүү үчүн мейкиндиктин жана убакыттын мааниси: айлана-чөйрө менен өз ара аракеттенүүчү аз кубаттуу автономдуу агенттерди иштеп чыгуу маселеси.IEEE Signal Processing. Журнал 36, 16–28 (2019).
Торп, SJ чокусуна келүү убактысы: Нейрондук тармактын эффективдүү коддоо схемасы. Экмиллерде, Р., Хартман, Г. & Хауске, Г. (ред.). Экмиллерде, Р., Хартман, Г. & Хауске, Г. (ред.).Экмиллерде, Р., Хартман, Г. жана Хауске, Г. (ред.).Экмиллерде, Р., Хартман, Г. жана Хауске, Г. (ред.). Нейрондук системаларда жана компьютерлерде параллель иштетүү 91–94 (Түндүк Голландия Elsevier, 1990).
Levy, WB & Calvert, VG Communication адамдын кортексиндеги эсептөөгө караганда 35 эсе көп энергияны керектейт, бирок синапс санын алдын ала айтуу үчүн эки чыгым тең талап кылынат. Levy, WB & Calvert, VG Communication адамдын кортексиндеги эсептөөгө караганда 35 эсе көп энергияны керектейт, бирок синапс санын алдын ала айтуу үчүн эки чыгым тең талап кылынат.Levy, WB жана Calvert, WG Communication адамдын кортексиндеги эсептөөгө караганда 35 эсе көп энергияны керектейт, бирок эки чыгым тең синапстардын санын болжолдоо үчүн керек. Levy, WB & Calvert, VG Communication Levy, WB & Calvert, VG CommunicationLevy, WB жана Calvert, WG Communication адамдын кортексиндеги эсептөөгө караганда 35 эсе көп энергия керектейт, бирок эки чыгым тең синапстардын санын алдын ала айтууну талап кылат.процесс. Улуттук илимдер академиясы. илим. US 118, https://doi.org/10.1073/pnas.2008173118 (2021).
Dalgaty, T., Vianello, E., De Salvo, B. & Casas, J. Insect-жетеги нейроморфикалык эсептөө. Dalgaty, T., Vianello, E., De Salvo, B. & Casas, J. Insect-жетеги нейроморфикалык эсептөө.Dalgati, T., Vianello, E., DeSalvo, B. жана Casas, J. Insect-жетеги нейроморфикалык эсептөө.Далгати Т., Вианелло Э., ДеСалво Б. жана Касас Дж. Курт-кумурскалардан шыктанган нейроморфтук эсептөө. Учурдагы. Пикир. Курт-кумурскалар илими. 30, 59–66 (2018).
Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Neuromorphic эсептөө менен спике негизделген машина чалгындоо көздөй. Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Neuromorphic эсептөө менен спике негизделген машина чалгындоо көздөй. Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Neuromorphic эсептөө менен Spike негизделген машина чалгындоо.Roy K, Jaiswal A, and Panda P. Neuromorphic computing колдонуу менен импульс негизделген жасалма интеллект. Nature 575, 607–617 (2019).
Indiveri, G. & Liu, S.-C. Indiveri, G. & Liu, S.-C.Индивери, Г. жана Лю, С.-К. Indiveri, G. & Liu, S.-C. Indiveri, G. & Liu, S.-C.Индивери, Г. жана Лю, С.-К.Нейроморфтук системаларда эстутум жана маалыматты иштетүү. процесс. IEEE 103, 1379–1397 (2015).
Акопян Ф жана башкалар. Truenorth: 65 мВт 1 миллион нейрондук программалануучу синаптикалык чип үчүн дизайн жана инструменттер. IEEE транзакциялары. Интегралдык микросхемалардын системаларын компьютердик долбоорлоо. 34, 1537–1557 (2015).
Schemmel, J. жана башкалар. Түз демо: BrainScaleS нейроморфтук системасынын пластина масштабындагы кичирейтилген версиясы. 2012 IEEE Эл аралык схемалар жана системалар симпозиуму (ISCAS), (IEEE ed.) 702–702 (2012).
Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. Динамикалык нейроморфтук асинхрондук процессорлор (DYNAPs) үчүн гетерогендүү эс түзүмдөрү менен масштабдалуучу көп ядролуу архитектура. Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. Динамикалык нейроморфтук асинхрондук процессорлор (DYNAPs) үчүн гетерогендүү эс түзүмдөрү менен масштабдалуучу көп ядролуу архитектура.Моради С., Циао Н., Стефанини Ф. жана Индивири Г. Динамикалык нейроморфтук асинхрондук процессорлор (DYNAP) үчүн гетерогендүү эстутум структуралары менен масштабдуу көп ядролуу архитектура. Моради, С.、Цяо, Н.、Стефанини, Ф. & Индивери, Г.异构内存结构。 Моради, С., Циао, Н., Стефанини, Ф. & Индивери, Г. Динамикалык нейрондук иштетүү (DYNAP) үчүн уникалдуу эс тутум түзүмү менен кеңейтилүүчү көп ядролуу архитектуранын бир түрү.Моради С., Циао Н., Стефанини Ф. жана Индивири Г. Динамикалык нейроморфтук асинхрондук процессорлор (DYNAP) үчүн гетерогендүү эстутум структуралары менен масштабдуу көп ядролуу архитектура.Биомедициналык илим боюнча IEEE транзакциялары. электр системасы. 12, 106–122 (2018).
Дэвис, М. Лоихи: Камтылган окутуу менен нейроморфтук көп ядролуу процессор. IEEE Micro 38, 82–99 (2018).
Furber, SB, Galluppi, F., Temple, S. & Plana, LA The SpiNNaker долбоору. Furber, SB, Galluppi, F., Temple, S. & Plana, LA The SpiNNaker долбоору.Ferber SB, Galluppi F., Temple S. жана Plana LA SpiNNaker долбоору.Ferber SB, Galluppi F., Temple S. жана Plana LA SpiNNaker долбоору. процесс. IEEE 102, 652–665 (2014).
Лю, С.-К. & Delbruck, T. Neuromorphic сезүү системалары. & Delbruck, T. Neuromorphic сезүү системалары.жана Delbrück T. Neuromorphic сезүү системалары. & Delbruck, T. 神经形态感觉系统。 & Делбрук, Т.жана Delbrück T. Neuromorphic сезүү системасы.Учурдагы. Пикир. Нейробиология. 20, 288–295 (2010).
Чопе, Т. Айкалышкан үн булагын локализациялоо жана кагылышуудан качуу үчүн нейроморфикалык сенсордук интеграция. 2019-жылы IEEE биомедициналык схемалар жана системалар боюнча конференциясында (BioCAS), (IEEE Ed.) 1–4 (2019).
Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. стерео көрүүнүн спике негизделген neuromorphic архитектура. Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. стерео көрүүнүн спике негизделген neuromorphic архитектура.Risi N, Aymar A, Donati E, Solinas S, and Indiveri G. A spike-based neuromorphic stereovision архитектурасы. Риси, Н., Аймар, А., Донати, Э., Солинас, С. & Индивери, Г. 一种基于脉冲的立体视觉神经形态结构。 Риси, Н., Аймар, А., Донати, Е., Солинас, С. & Индивери, Г.Risi N, Aimar A, Donati E, Solinas S жана Indiveri G. Стерео көрүнүш үчүн Spike негизделген neuromorphic архитектура.алдыңкы. Нейроботика 14, 93 (2020).
Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. Окуяга негизделген neuromorphic стерео көрүү системалары үчүн 3Dperception тынымсыз нейрондук тармак модели. Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. Окуяга негизделген neuromorphic стерео көрүү системалары үчүн 3Dperception тынымсыз нейрондук тармак модели.Oswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R., жана Indiveri, G. Окуяга негизделген Neuromorphic Stereo Vision системалары үчүн 3D импульстук нейрон тармагын кабылдоо модели. 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., жана Indiveri, G. Окуяга негизделген Neuromorphic Stereo Vision системасы үчүн Spiked 3Dperception Neural Network модели.илим. Отчет 7, 1–11 (2017).
Далгаты, Т. Курт-кумурскалар шыктандырган негизги кыймылды аныктоо резистивдүү эс тутумун жана жарылган нейрон тармактарын камтыйт. Бионикалык биогибриддик система. 10928, 115–128 (2018).
Д'Анжело, Г. Убактылуу дифференциалдык коддоонун жардамы менен окуяга негизделген эксцентрик кыймылды аныктоо. алдыңкы. Неврология. 14, 451 (2020).