ਖ਼ਬਰਾਂ

ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸੰਖੇਪ, ਘੱਟ-ਲੇਟੈਂਸੀ, ਘੱਟ-ਪਾਵਰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਘਟਨਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਪੂਰਕ ਮੈਟਲ-ਆਕਸਾਈਡ-ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮੈਮਰੀਸਟਿਵ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਜਿਹੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਬੁਨਿਆਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਆਬਜੈਕਟ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਬਾਰਨ ਆਊਲ ਨਿਊਰੋਆਨਾਟੋਮੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਬਾਇਓ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ, ਘਟਨਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਆਬਜੈਕਟ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪੀਜ਼ੋਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਮੈਕਨੀਕਲ ਟ੍ਰਾਂਸਡਿਊਸਰ ਟ੍ਰਾਂਸਡਿਊਸਰ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਮੈਮੋਰੀ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਫੈਬਰੀਕੇਟਿਡ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਮਾਪ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੈਮੋਰੀ-ਅਧਾਰਤ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਸੰਜੋਗ ਖੋਜਕਰਤਾ, ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਸਰਕਟਰੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਲਟਰਾਸੋਨਿਕ ਟ੍ਰਾਂਸਡਿਊਸਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹਨਾਂ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫਿਰ ਆਬਜੈਕਟ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਕੋਣੀ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਉਸੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਕਈ ਆਦੇਸ਼ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਇੱਕ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਚੱਲਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਘੱਟ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਜਦੋਂ ਉਹ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਜਾਂ ਮਾਨਤਾ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਬਾਈਨਰੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਅਧੂਰੇ ਸੰਵੇਦੀ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ। ਰਵਾਇਤੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਉੱਚ ਦਰ 'ਤੇ ਸੈਂਸਰ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਉਪਯੋਗੀ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ (ਅਕਸਰ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ) ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਿਜੀਟਲ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨ ਊਰਜਾ-ਕੁਸ਼ਲ, ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ, ਘਟਨਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪਹੁੰਚ (ਸਪਾਈਕਸ) 2,3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਸੰਵੇਦੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਵਿਕਲਪਕ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਰਵਾਇਤੀ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ 4,5,6 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਊਰਜਾ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਜੈਵਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਇੰਪਲਸ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (TrueNorth7, BrainScaleS8, DYNAP-SE9, Loihi10, Spinnaker11) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਆਮ ਉਦੇਸ਼ ਦਿਮਾਗ-ਆਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਕੋਰਟੀਕਲ ਸਰਕਟ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਘੱਟ ਪਾਵਰ, ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਨੂੰ ਇਵੈਂਟ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੈਂਸਰ 12,13 ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅੱਜ ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਟੱਚ ਡਿਵਾਈਸ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਵੈਂਟ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦਰਸ਼ਣ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੈਂਸਰ (DVS) ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਮੋਸ਼ਨ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ14,15,16,17 ਸਿਲੀਕਾਨ ਕੋਚਲੀਅ 18 ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਆਡੀਟਰੀ ਸੈਂਸਰ (NAS) 19 ਆਡੀਟਰੀ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ, ਘ੍ਰਿਣਾਤਮਿਕ ਸੰਵੇਦਕ 20 ਅਤੇ 20,21 ਨੂਮਰ ਟੱਚ ਉਦਾਹਰਨਾਂ। . ਟੈਕਸਟ ਸੈਂਸਰ।
ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਆਬਜੈਕਟ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਵਿਕਸਤ ਘਟਨਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਆਡੀਟਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਥੇ, ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਪਾਈਜ਼ੋਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਮੈਚਿਨਡ ਅਲਟਰਾਸੋਨਿਕ ਟਰਾਂਸਡਿਊਸਰ (ਪੀਐਮਯੂਟੀ) ਨੂੰ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਮੈਮੋਰੀ (ਆਰਆਰਏਐਮ) 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਵਸਤੂ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। RRAM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਨ-ਮੈਮੋਰੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 23,24,25,26,27,28,29 ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗੈਰ-ਅਸਥਿਰਤਾ-ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ-ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਅਸਿੰਕਰੋਨਸ, ਇਵੈਂਟ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਫਿੱਟ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਨਿਸ਼ਕਿਰਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੋਈ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। Piezoelectric micromachined ultrasonic transducers (pMUTs) ਸਸਤੇ, ਛੋਟੇ ਸਿਲੀਕਾਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਅਲਟਰਾਸੋਨਿਕ ਟਰਾਂਸਡਿਊਸਰ ਹਨ ਜੋ ਟ੍ਰਾਂਸਮੀਟਰਾਂ ਅਤੇ ਰਿਸੀਵਰ 30,31,32,33,34 ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਬਾਰਨ ਓਲ ਨਿਊਰੋਆਨਾਟੋਮੀ 35,36,37 ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਲਈ। ਬਾਰਨ ਉੱਲੂ ਟਾਈਟੋ ਐਲਬਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਕੁਸ਼ਲ ਆਡੀਟੋਰੀ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਰਾਤ ਨੂੰ ਸ਼ਿਕਾਰ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਿਕਾਰ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਬਾਰਨ ਉੱਲੂ ਦਾ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਉਡਾਣ ਦੇ ਸਮੇਂ (ToF) ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸ਼ਿਕਾਰ ਤੋਂ ਆਵਾਜ਼ ਦੀਆਂ ਤਰੰਗਾਂ ਉੱਲੂ ਦੇ ਹਰੇਕ ਕੰਨ ਜਾਂ ਧੁਨੀ ਰੀਸੈਪਟਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੰਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੀ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਦੋ ToF ਮਾਪਾਂ (ਇੰਟਰਰੋਰਲ ਟਾਈਮ ਡਿਫਰੈਂਸ, ਆਈ.ਟੀ.ਡੀ.) ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਟੀਚੇ ਦੀ ਅਜ਼ੀਮਥ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬੀਜਗਣਿਤ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਾੜੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ, ਉਹ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਬਾਰਨ ਆਊਲ ਨਰਵਸ ਸਿਸਟਮ ਇਤਫ਼ਾਕ ਖੋਜਕਰਤਾ (CD) 35 ਨਿਊਰੋਨਸ (ਭਾਵ, ਸਪਾਈਕਸ ਵਿਚਕਾਰ ਅਸਥਾਈ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਨਿਊਰੋਨਸ ਜੋ ਕਿ ਕਨਵਰਜੈਂਟ ਐਕਸੀਟੇਟਰੀ ਅੰਤ ਤੱਕ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ) 38,39 ਪੋਜੀਸ਼ਨਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪਿਛਲੀ ਖੋਜ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਪੂਰਕ ਮੈਟਲ-ਆਕਸਾਈਡ-ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ (CMOS) ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ RRAM-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਬਾਰਨ ਉੱਲੂ ਦੇ ਘਟੀਆ ਕੋਲੀਕੁਲਸ ("ਆਡੀਟਰੀ ਕਾਰਟੈਕਸ") ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ITD13, 40, 41, ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। 42, 43, 44, 45, 46. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸੰਪੂਰਨ ਨਿਯੂਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਜੋ ਆਡੀਟੋਰੀ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਐਨਾਲਾਗ CMOS ਸਰਕਟਾਂ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਮੈਚ ਖੋਜ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ITD47 ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਅਮਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਐਨਾਲਾਗ ਸਰਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਅਸਥਿਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਲਨ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ RRAM ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ 111.9 kHz ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ pMUT ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਝਿੱਲੀ, ਦੋ pMUT ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਝਿੱਲੀ (ਸੈਂਸਰ) ਬਾਰਨ ਉੱਲੂ ਦੇ ਕੰਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਕੋਣੀ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ pMUT ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਤੇ RRAM- ਅਧਾਰਤ ITD ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਰਵਾਇਤੀ ਬੀਮਫਾਰਮਿੰਗ ਜਾਂ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ 'ਤੇ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਨਾਲ ਹੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ITD ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਫੀਲਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ ਗੇਟ ਐਰੇ (FPGA) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। 47. ਇਹ ਤੁਲਨਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ RRAM-ਅਧਾਰਿਤ ਐਨਾਲਾਗ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਸ਼ਕਤੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਆਬਜੈਕਟ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਾਰਨ ਆਊਲ 35,37,48 ਵਿੱਚ ਲੱਭੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸ਼ਾਮ ਅਤੇ ਸਵੇਰ ਵੇਲੇ, ਬਾਰਨ ਉੱਲੂ (ਟਾਈਟੋ ਐਲਬਾ) ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਕਿਰਿਆ ਸੁਣਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਛੋਟੇ ਸ਼ਿਕਾਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੂਹੇ ਜਾਂ ਚੂਹੇ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਡੀਟੋਰੀ ਮਾਹਰ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (ਲਗਭਗ 2°)35 ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਿਕਾਰ ਤੋਂ ਆਡੀਟੋਰੀ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦਾ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 1a ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਬਾਰਨ ਉੱਲੂ ਧੁਨੀ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਦੋ ਕੰਨਾਂ ਤੱਕ ਉਡਾਣ ਦੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ (ITD) ਦੇ ਅੰਤਰ ਤੋਂ ਅਜ਼ੀਮਥ (ਹਰੀਜ਼ਟਲ) ਜਹਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਧੁਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਆਈਟੀਡੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਜੈਫਰੇਸ 49,50 ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਨਿਊਰਲ ਜਿਓਮੈਟਰੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਦੋ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਐਕਸਨ, ਇੱਕ ਨਿਯੂਰੋਨ ਦੇ ਨਰਵ ਫਾਈਬਰ ਇੱਕ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਇਤਫ਼ਾਕ ਖੋਜਣ ਵਾਲੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ। ਗ੍ਰਾਫ਼ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 1b ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਆਵਾਜ਼ ਇੱਕ ਅਜ਼ੀਮਥ ਨਿਰਭਰ ਸਮਾਂ ਦੇਰੀ (ITD) ਨਾਲ ਕੰਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਆਵਾਜ਼ ਹਰ ਕੰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਪਾਈਕ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਖੱਬੇ ਅਤੇ ਸੱਜੇ ਕੰਨਾਂ ਦੇ ਧੁਰੇ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੀਡੀ ਨਿਊਰੋਨਸ ਉੱਤੇ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਨਿਊਰੋਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗਾ (ਜਿੱਥੇ ਦੇਰੀ ਬਿਲਕੁਲ ਰੱਦ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ) ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਫਾਇਰ ਕਰੇਗਾ (ਗੁਆਂਢੀ ਸੈੱਲ ਵੀ ਅੱਗ ਲੱਗਣਗੇ, ਪਰ ਘੱਟ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ 'ਤੇ)। ਕੁਝ ਨਿਯੂਰੋਨਸ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰਨਾ ITD ਨੂੰ ਕੋਣਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਟੀਚੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਕਲਪ ਦਾ ਸਾਰ ਚਿੱਤਰ 1c ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਆਵਾਜ਼ ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਤੋਂ ਆ ਰਹੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸੱਜੇ ਕੰਨ ਤੋਂ ਇਨਪੁਟ ਸਿਗਨਲ ਖੱਬੇ ਕੰਨ ਦੇ ਰਸਤੇ ਨਾਲੋਂ ਲੰਬਾ ਰਸਤਾ ਸਫ਼ਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ITDs ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਲਈ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, when neuron 2 matches. ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ CD axonal ਦੇਰੀ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਖਾਸ ITD (ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਦੇਰੀ ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਦਿਮਾਗ ਅਸਥਾਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਥਾਨਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਲਈ ਸਰੀਰਿਕ ਸਬੂਤ 37,51 ਪਾਏ ਗਏ ਹਨ। ਫੇਜ਼-ਲਾਕਡ ਮੈਕਰੋਨਿਊਕਲੀਅਸ ਨਿਊਰੋਨ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਅਸਥਾਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਮ ਤੋਂ ਭਾਵ ਹੈ, ਉਹ ਕੁਝ ਸਿਗਨਲ ਪੜਾਵਾਂ 'ਤੇ ਫਾਇਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੈਫਰਸ ਮਾਡਲ ਦੇ ਇਤਫ਼ਾਕ ਖੋਜਣ ਵਾਲੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਲੈਮੀਨਰ ਕੋਰ ਵਿੱਚ ਲੱਭੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਮੈਕਰੋਨਿਊਕਲੀਅਰ ਨਿਊਰੋਨਸ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਐਕਸਨ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਦੇਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਐਕਸਨ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਾਈਲੀਨੇਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ ਜੋ ਸੰਚਾਲਨ ਵੇਗ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਬਾਰਨ ਉੱਲੂ ਦੀ ਆਡੀਟੋਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੋ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਾਇਓਮੀਮੈਟਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਦੋ ਕੰਨਾਂ ਨੂੰ ਦੋ pMUT ਰਿਸੀਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਧੁਨੀ ਸਰੋਤ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਥਿਤ pMUT ਟ੍ਰਾਂਸਮੀਟਰ ਹੈ (Fig. 1a), ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ RRAM-ਅਧਾਰਿਤ CD ਸਰਕਟਾਂ (Fig. 1b, ਹਰੇ) ਦੇ ਇੱਕ ਗਰਿੱਡ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ CD ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਇਨਪੁਟਸ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਰਕਟ ਦੇ ਰਾਹੀਂ, ਦੇਰੀ ਰੇਖਾਵਾਂ (ਨੀਲੀਆਂ) ਜੈਵਿਕ ਸਮਰੂਪ ਵਿੱਚ axons ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸੰਵੇਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਉੱਲੂ ਦੀ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਆਡੀਟੋਰੀ ਸਿਸਟਮ 1-8 kHz ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਲਗਭਗ 117 kHz 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ pMUT ਸੈਂਸਰ ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ultrasonic transducer ਦੀ ਚੋਣ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਮਾਪਦੰਡ ਅਨੁਸਾਰ ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਪਹਿਲਾਂ, ਪ੍ਰਾਪਤ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਕਰਨਾ ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਪ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਲਟਰਾਸਾਊਂਡ ਵਿੱਚ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿਕਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਦਾਲਾਂ ਸੁਣਨਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਨਾ ਕਰੋ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਆਡੀਟੋਰੀ ਰੇਂਜ ~ 20-20 kHz ਹੈ।
ਬਾਰਨ ਉੱਲੂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਤੋਂ ਧੁਨੀ ਤਰੰਗਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਕਾਰ ਚਲਦਾ ਹੈ। ਧੁਨੀ ਤਰੰਗ ਦੀ ਉਡਾਣ ਦਾ ਸਮਾਂ (ToF) ਹਰੇਕ ਕੰਨ ਲਈ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸ਼ਿਕਾਰ ਸਿੱਧੇ ਉੱਲੂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਨਾ ਹੋਵੇ)। ਬਿੰਦੀ ਵਾਲੀ ਲਾਈਨ ਉਹ ਮਾਰਗ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਧੁਨੀ ਤਰੰਗਾਂ ਕੋਠੇ ਦੇ ਉੱਲੂ ਦੇ ਕੰਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸ਼ਿਕਾਰ ਨੂੰ ਦੋ ਧੁਨੀ ਮਾਰਗਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਅੰਤਰ ਅਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਅੰਤਰਾਲਿਕ ਸਮਾਂ ਅੰਤਰ (ITD) (ਰੈਫ. 74, ਕਾਪੀਰਾਈਟ 2002, ਸੋਸਾਇਟੀ ਫਾਰ ਨਿਊਰੋਸਾਇੰਸ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਖੱਬੇ ਚਿੱਤਰ) ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹਰੀਜੱਟਲ ਪਲੇਨ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਥਾਨਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ, pMUT ਟ੍ਰਾਂਸਮੀਟਰ (ਗੂੜ੍ਹਾ ਨੀਲਾ) ਧੁਨੀ ਤਰੰਗਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੀਚੇ ਤੋਂ ਉਛਾਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਅਲਟਰਾਸਾਊਂਡ ਤਰੰਗਾਂ ਦੋ pMUT ਰਿਸੀਵਰਾਂ (ਹਲਕੇ ਹਰੇ) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ (ਸੱਜੇ) ਦੁਆਰਾ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। b ਇੱਕ ਆਈਟੀਡੀ (ਜੈਫਰੈਸ) ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮਾਡਲ ਇਹ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਬਾਰਨ ਉੱਲੂ ਦੇ ਕੰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਡੇ ਨਿਊਕਲੀਅਸ (NM) ਵਿੱਚ ਪੜਾਅ-ਲਾਕ ਸਪਾਈਕਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਲੇਮੇਲਰ ਨਿਊਕਲੀਅਸ ਵਿੱਚ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਡਿਟੈਕਟਰ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਜਿਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਗਰਿੱਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਨੀਦਰਲੈਂਡ) (ਖੱਬੇ)। ਇੱਕ neuroITD ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਇਤਫ਼ਾਕ ਖੋਜਕ ਨਿਊਰੋਨਸ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ, ਉੱਲੂ ਬਾਇਓਸੈਂਸਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ RRAM- ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਰਕਟਾਂ (ਸੱਜੇ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। c ਮੁੱਖ ਜੈਫਰੇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ, ToF ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਦੋਵੇਂ ਕੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਿਆਂ 'ਤੇ ਧੁਨੀ ਉਤੇਜਨਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦੋਵੇਂ ਸਿਰਿਆਂ ਤੋਂ ਧੁਰੇ ਨੂੰ ਖੋਜੀ ਤੱਕ ਭੇਜਦੇ ਹਨ। ਐਕਸਨ ਇਤਫ਼ਾਕ ਖੋਜਕਰਤਾ (ਸੀਡੀ) ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਸਮੇਂ-ਸਬੰਧਿਤ ਇਨਪੁਟਸ ਲਈ ਚੋਣਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਸੀਡੀਜ਼ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨਾਲ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ITD ਬਿਲਕੁਲ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)। ਸੀਡੀ ਫਿਰ ਟੀਚੇ ਦੀ ਕੋਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰੇਗੀ।
ਪੀਜ਼ੋਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਮੈਕਨੀਕਲ ਅਲਟਰਾਸੋਨਿਕ ਟ੍ਰਾਂਸਡਿਊਸਰ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਲਟਰਾਸੋਨਿਕ ਟ੍ਰਾਂਸਡਿਊਸਰ ਹਨ ਜੋ ਕਿ ਐਡਵਾਂਸਡ CMOS ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ 31,32,33,52 ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵੋਲਟੇਜ ਅਤੇ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਰਵਾਇਤੀ ਵੋਲਯੂਮੈਟ੍ਰਿਕ ਟਰਾਂਸਡਿਊਸਰਾਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਝਿੱਲੀ ਦਾ ਵਿਆਸ 880 µm ਹੈ, ਅਤੇ ਗੂੰਜਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ 110–117 kHz ਦੀ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਚਿੱਤਰ 2a, ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ ਢੰਗ ਵੇਖੋ)। ਦਸ ਟੈਸਟ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬੈਚ ਵਿੱਚ, ਔਸਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕਾਰਕ ਲਗਭਗ 50 ਸੀ (ਰੈਫ. 31). ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਪਰਿਪੱਕਤਾ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਸੇਬ ਜੀਵ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ pMUT ਫਿਲਮਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਇੱਕ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਣ ਜਾਣਕਾਰੀ pMUTs ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬੀਮਫਾਰਮਿੰਗ ਤਕਨੀਕ 31,54। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੋਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਮਾਪਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸਿਸਟਮ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਰਕਟ pMUT ਨੂੰ ਇੱਕ RRAM-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜੈਫਰੈਸ ਮਾਡਲ (ਚਿੱਤਰ 2c) ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਿਕ ਊਰਜਾ-ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸਰੋਤ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਪੀਐਮਯੂਟੀ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਝਿੱਲੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ToF ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਭਗ 10 ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ ਦੀ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਮੀਟਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਪੀਐਮਯੂਟੀ ਰਿਸੀਵਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬੈਠਦਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਇੱਕ PVC ਪਲੇਟ 12 ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ ਚੌੜੀ ਸੀ, ਜੋ pMUT ਡਿਵਾਈਸ (ਚਿੱਤਰ 2b) ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਇੱਕ ਦੂਰੀ D 'ਤੇ ਸਥਿਤ ਸੀ। ਰਿਸੀਵਰ ਵਸਤੂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਆਵਾਜ਼ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਧੁਨੀ ਤਰੰਗ ਦੇ ਲੰਘਣ ਦੌਰਾਨ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੂਰੀ D ਅਤੇ ਕੋਣ θ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ, ਵਸਤੂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ। Inspired by a link. 55, ਅਸੀਂ ਨਿਯੂਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਤਰੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ pMUT ਕੱਚੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਪੀਕ ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ToF ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਦੋ ਚੈਨਲਾਂ ਤੋਂ ਕੱਢਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਖਰਾਂ ਦੇ ਸਹੀ ਸਮੇਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਜੀਰ 'ਤੇ. 2c ਇੱਕ RRAM-ਅਧਾਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਨਾਲ pMUT ਸੈਂਸਰ ਨੂੰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਰਕਟਰੀ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਦੋ pMUT ਰਿਸੀਵਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਲਈ, ਕੱਚਾ ਸਿਗਨਲ ਬੈਂਡ-ਪਾਸ ਨੂੰ ਨਿਰਵਿਘਨ, ਠੀਕ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਓਵਰਕਮਿੰਗ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਲੀਕੀ ਇੰਟੀਗਰੇਟਰ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ (ਚਿੱਤਰ 2d) ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਵੈਂਟ (ਸਪਾਈਕ) ਅਤੇ ਫਾਇਰਿੰਗ (LIF) ਨਿਊਰੋਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਪਾਈਕ ਟਾਈਮ ਖੋਜੇ ਗਏ ਫਲਾਈਟ ਟਾਈਮ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। LIF ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨੂੰ pMUT ਜਵਾਬ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵਾਈਸ ਤੋਂ ਡਿਵਾਈਸ ਤੱਕ pMUT ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਘਟਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ, ਸਮੁੱਚੀ ਧੁਨੀ ਤਰੰਗ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਧੁਨੀ ਤਰੰਗ ਦੇ ToF ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਇੱਕ ਸਿਖਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਮੈਮੋਰੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਪਾਈਕਸ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨਾਂ 'ਤੇ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਗਣਨਾ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਚ ਖੋਜ ਮੋਡੀਊਲ ਦੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰਾਂ ਦੇ ਗੇਟਾਂ 'ਤੇ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵਾਧੂ ਐਂਪਲੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਸਰਕਟਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ (ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ ਪੂਰਕ ਚਿੱਤਰ 4 ਦੇਖੋ)। pMUT ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਸਥਾਨਕਕਰਨ ਕੋਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਆਈ.ਟੀ.ਡੀ. (ਅਰਥਾਤ, ਦੋ ਰਿਸੀਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਤਪੰਨ ਸਿਖਰ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ) ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵਸਤੂ ਦੀ ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਕੋਣ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੈ। ITD ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਫਿਰ ਕੋਣਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ (ਵਿਧੀਆਂ ਵੇਖੋ) ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਾਜ਼ਿਸ਼ ਰਚੀ ਗਈ: ਮਾਪੀ ਗਈ ITD ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵਸਤੂ ਦੀ ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਕੋਣ (ਚਿੱਤਰ 2e,f) ਦੇ ਨਾਲ ਵਧ ਗਈ। ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ pMUT ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਪੀਕ-ਟੂ-ਆਇਸ ਅਨੁਪਾਤ (PNR) ਹੈ। ਵਸਤੂ ਜਿੰਨੀ ਦੂਰ ਹੋਵੇਗੀ, ਧੁਨੀ ਸਿਗਨਲ ਓਨਾ ਹੀ ਘੱਟ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ PNR (ਚਿੱਤਰ 2f, ਹਰੀ ਲਾਈਨ) ਘਟੇਗਾ। PNR ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਆਈ.ਟੀ.ਡੀ. ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਵੱਲ ਖੜਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਚਿੱਤਰ 2f, ਨੀਲੀ ਲਾਈਨ)। ਟ੍ਰਾਂਸਮੀਟਰ ਤੋਂ 50 ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ ਦੀ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਲਈ, ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕੋਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਗਭਗ 10° ਹੈ। ਸੈਂਸਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਈ ਗਈ ਇਸ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਐਮੀਟਰ ਦੁਆਰਾ ਭੇਜੇ ਗਏ ਦਬਾਅ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੀਐਮਯੂਟੀ ਝਿੱਲੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀ ਵੋਲਟੇਜ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਹੱਲ ਮਲਟੀਪਲ ਟ੍ਰਾਂਸਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਹੈ 56। ਇਹ ਹੱਲ ਵਧੇ ਹੋਏ ਊਰਜਾ ਖਰਚਿਆਂ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਖੋਜ ਦੀ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਵਧਾ ਦੇਣਗੇ। ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਾਸੇ ਵਾਧੂ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। pMUT ਦੇ ਰਿਸੀਵਰ ਸ਼ੋਰ ਫਲੋਰ ਨੂੰ pMUT ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਪੜਾਅ ਦੇ ਐਂਪਲੀਫਾਇਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵਾਇਰ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ RJ45 ਕੇਬਲਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
1.5 mm ਪਿੱਚ 'ਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਛੇ 880 µm ਝਿੱਲੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ pMUT ਕ੍ਰਿਸਟਲ ਦਾ ਚਿੱਤਰ। b ਮਾਪਣ ਦੇ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦਾ ਚਿੱਤਰ। ਟੀਚਾ ਅਜ਼ੀਮਥ ਪੋਜੀਸ਼ਨ θ ਅਤੇ ਦੂਰੀ D 'ਤੇ ਸਥਿਤ ਹੈ। pMUT ਟ੍ਰਾਂਸਮੀਟਰ ਇੱਕ 117.6 kHz ਸਿਗਨਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੀਚੇ ਤੋਂ ਉਛਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੇਂ-ਆਫ-ਫਲਾਈਟ (ToF) ਦੇ ਨਾਲ ਦੋ pMUT ਰਿਸੀਵਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਰ, ਇੰਟਰ-ਔਰਲ ਟਾਈਮ ਫਰਕ (ITD) ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੋ ਰਿਸੀਵਰ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੇ ਸਿਖਰ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਕੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। c ਕੱਚੇ pMUT ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਸਪਾਈਕ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ (ਭਾਵ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ)। pMUT ਸੈਂਸਰ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਘੜਿਆ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। d ਇੱਕ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ 'ਤੇ pMUT ਝਿੱਲੀ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਾਈਕ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਪਰਿਵਰਤਨ। e ਆਬਜੈਕਟ ਐਂਗਲ (Θ) ਅਤੇ ਟਾਰਗੇਟ ਆਬਜੈਕਟ ਦੀ ਦੂਰੀ (D) ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਕੋਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ। ITD ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਲਈ ਲਗਭਗ 4 ਡਿਗਰੀ ਸੈਲਸੀਅਸ ਦੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕੋਣੀ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। f ਐਂਗੁਲਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (ਨੀਲੀ ਰੇਖਾ) ਅਤੇ Θ = 0 ਲਈ ਆਬਜੈਕਟ ਦੂਰੀ ਬਨਾਮ ਪੀਕ-ਟੂ-ਆਇਸ ਅਨੁਪਾਤ (ਹਰੀ ਲਾਈਨ)।
ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਮੈਮੋਰੀ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਅਸਥਿਰ ਸੰਚਾਲਕ ਅਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਧੀ ਦਾ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਰਮਾਣੂ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸੋਧ ਇਸਦੀ ਬਿਜਲਈ ਚਾਲਕਤਾ 57 ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਆਕਸਾਈਡ-ਅਧਾਰਤ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹੈਫਨੀਅਮ ਡਾਈਆਕਸਾਈਡ ਦੀ ਇੱਕ 5nm ਪਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉੱਪਰ ਅਤੇ ਹੇਠਲੇ ਟਾਇਟੇਨੀਅਮ ਅਤੇ ਟਾਈਟੇਨੀਅਮ ਨਾਈਟਰਾਈਡ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੈਂਡਵਿਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। RRAM ਯੰਤਰਾਂ ਦੀ ਸੰਚਾਲਕਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਰੰਟ/ਵੋਲਟੇਜ ਵੇਵਫਾਰਮ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਕਸੀਜਨ ਖਾਲੀ ਥਾਂਵਾਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਕ ਫਿਲਾਮੈਂਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਜਾਂ ਤੋੜਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਯੰਤਰਾਂ ਨੂੰ 58 ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ 130 nm CMOS ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਹਿ-ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਇਤਫ਼ਾਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਸਰਕਟ (ਚਿੱਤਰ 3a) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਫੈਬਰੀਕੇਟਿਡ ਰੀਕਨਫਿਗਰੇਬਲ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਰਕਟ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਗੈਰ-ਅਸਥਿਰ ਅਤੇ ਐਨਾਲਾਗ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ, ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਰਕਟ ਦੀ ਘਟਨਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ, ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਰਕਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਤਕਾਲ ਚਾਲੂ/ਬੰਦ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਚਾਲੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਤੁਰੰਤ ਬਾਅਦ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਰਕਟ ਦੇ ਨਿਸ਼ਕਿਰਿਆ ਹੋਣ 'ਤੇ ਪਾਵਰ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬੰਦ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸਕੀਮ ਦੇ ਮੁੱਖ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਅੰਜੀਰ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਹਨ। 3b. ਇਸ ਵਿੱਚ N ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਸਿੰਗਲ-ਰੋਧਕ ਸਿੰਗਲ-ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ (1T1R) ਬਣਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੋਂ ਵਜ਼ਨ ਵਾਲੇ ਕਰੰਟ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਅਲ ਪੇਅਰ ਇੰਟੀਗਰੇਟਰ (DPI) 59 ਦੇ ਸਾਂਝੇ ਸਿੰਨੈਪਸ ਵਿੱਚ ਇੰਜੈਕਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ leakage. ਸਰਗਰਮ (LIF) ਨਿਊਰੋਨ 60 (ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ ਢੰਗ ਦੇਖੋ)। ਸੈਂਕੜੇ ਨੈਨੋਸਕਿੰਡ ਦੇ ਕ੍ਰਮ 'ਤੇ ਅੰਤਰਾਲ ਦੇ ਨਾਲ ਵੋਲਟੇਜ ਦਾਲਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੰਪੁੱਟ ਸਰਜ 1T1R ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਗੇਟ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ Vbottom ਨੂੰ ਗਰਾਊਂਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ Vtop 'ਤੇ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਦਰਭ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਉੱਚ ਸੰਚਾਲਕ ਸਥਿਤੀ (HCS) ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ Vbotਟਮ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵੋਲਟੇਜ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਘੱਟ ਕੰਡਕਟਿਵ ਸਥਿਤੀ (LCS) 'ਤੇ ਰੀਸੈਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ Vtop ਨੂੰ ਗਰਾਊਂਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਐਚਸੀਐਸ ਦੇ ਔਸਤ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਲੜੀ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ (ਚਿੱਤਰ 3c) ਦੇ ਗੇਟ-ਸਰੋਤ ਵੋਲਟੇਜ ਦੁਆਰਾ SET (ICC) ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਰਤਮਾਨ (ਪਾਲਣਾ) ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਕੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਰਕਟ ਵਿੱਚ RRAM ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੋ ਗੁਣਾ ਹਨ: ਉਹ ਇਨਪੁਟ ਦਾਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਅਤੇ ਭਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਨੀਲੇ HfO2 1T1R RRAM ਯੰਤਰ ਦੀ ਸਕੈਨਿੰਗ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ (SEM) ਚਿੱਤਰ 130 nm CMOS ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਹਰੇ ਰੰਗ ਵਿੱਚ ਚੋਣਕਾਰ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰਾਂ (650 nm ਚੌੜਾ) ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ। b ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਕੀਮਾ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ। ਇਨਪੁਟ ਵੋਲਟੇਜ ਦਾਲਾਂ (ਪੀਕਸ) Vin0 ਅਤੇ Vin1 ਵਰਤਮਾਨ ਆਇਵੇਟ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ 1T1R ਬਣਤਰ ਦੇ ਕੰਡਕਸ਼ਨ ਸਟੇਟਸ G0 ਅਤੇ G1 ਦੇ ਅਨੁਪਾਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਰੰਟ ਡੀਪੀਆਈ ਸਿੰਨੈਪਸ ਵਿੱਚ ਟੀਕਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਐਲਆਈਐਫ ਨਿਊਰੋਨਸ ਨੂੰ ਉਤੇਜਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। RRAM G0 ਅਤੇ G1 ਕ੍ਰਮਵਾਰ HCS ਅਤੇ LCS ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। c 16K RRAM ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਲਈ ਸੰਚਤ ਸੰਚਾਲਨ ਘਣਤਾ ਦਾ ਕਾਰਜ ICC ਮੌਜੂਦਾ ਮੈਚਿੰਗ ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਜੋਂ, ਜੋ ਸੰਚਾਲਨ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। d (a) ਵਿੱਚ ਸਰਕਟ ਮਾਪ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ G1 (LCS ਵਿੱਚ) Vin1 (ਹਰੇ) ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਝਿੱਲੀ ਦੀ ਵੋਲਟੇਜ Vin0 ਤੋਂ ਸਿਰਫ ਨੀਲੇ ਇੰਪੁੱਟ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। RRAM ਸਰਕਟ ਵਿੱਚ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। e (b) ਵਿੱਚ ਸਰਕਟ ਦਾ ਮਾਪ ਇੱਕ ਵੋਲਟੇਜ ਪਲਸ Vin0 ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਝਿੱਲੀ ਵੋਲਟੇਜ Vmem 'ਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਮੁੱਲ G0 ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਿਖਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਚਾਲਨ, ਓਨਾ ਹੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਜਵਾਬ: ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, RRAM ਡਿਵਾਈਸ I/O ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਵੇਟਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਰਕਟ 'ਤੇ ਮਾਪ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ ਅਤੇ RRAM ਦੇ ਦੋਹਰੇ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਰੂਟਿੰਗ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਦਾਲਾਂ ਦੇ ਭਾਰ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਸਨ।
ਪਹਿਲਾਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਥੇ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਚਾਲਨ ਅਵਸਥਾਵਾਂ (HCS ਅਤੇ LCS) ਹਨ, RRAMs ਕ੍ਰਮਵਾਰ LCS ਜਾਂ HCS ਰਾਜਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਣ 'ਤੇ ਇਨਪੁਟ ਦਾਲਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਖੁੰਝ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, RRAM ਸਰਕਟ ਵਿੱਚ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰ 3b ਵਿੱਚ ਸਰਕਟ ਬਲਾਕ ਦੇ ਇੱਕ ਫੈਬਰੀਕੇਟਿਡ ਸਰਕਟ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਾਂਗੇ। G0 ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ RRAM ਨੂੰ HCS ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੂਜੀ RRAM G1 ਨੂੰ LCS ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਨਪੁਟ ਦਾਲਾਂ Vin0 ਅਤੇ Vin1 ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਔਸਿਲੋਸਕੋਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਿਊਰੋਨ ਝਿੱਲੀ ਦੀ ਵੋਲਟੇਜ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਊਰੋਨਸ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਦਾਲਾਂ ਦੇ ਦੋ ਕ੍ਰਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਪ੍ਰਯੋਗ ਉਦੋਂ ਸਫਲ ਰਿਹਾ ਜਦੋਂ ਝਿੱਲੀ ਦੇ ਤਣਾਅ ਨੂੰ ਉਤੇਜਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ HCS ਯੰਤਰ (G0) ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਨਬਜ਼ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀ। ਇਹ ਚਿੱਤਰ 3d ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨੀਲੀ ਪਲਸ ਰੇਲਗੱਡੀ ਝਿੱਲੀ ਦੇ ਕੈਪੇਸੀਟਰ ਉੱਤੇ ਝਿੱਲੀ ਦੀ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਹਰੇ ਪਲਸ ਰੇਲਗੱਡੀ ਝਿੱਲੀ ਦੀ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
RRAM ਦਾ ਦੂਜਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਜ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ। RRAM ਦੇ ਐਨਾਲਾਗ ਕੰਡਕਟੈਂਸ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, I/O ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਵਜ਼ਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ, G0 ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ HCS ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਪਲਸ ਨੂੰ VIn0 ਇਨਪੁਟ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਨਪੁਟ ਪਲਸ ਡਿਵਾਈਸ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਰੰਟ (ਆਈਵੇਟ) ਖਿੱਚਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕੰਡਕਟੈਂਸ ਅਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸੰਭਾਵੀ ਡਰਾਪ Vtop − Vbot ਦੇ ਅਨੁਪਾਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਜ਼ਨ ਵਾਲਾ ਕਰੰਟ ਫਿਰ ਡੀਪੀਆਈ ਸਿਨੇਪਸ ਅਤੇ ਐਲਆਈਐਫ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਊਰੋਨਸ ਵਿੱਚ ਟੀਕਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਝਿੱਲੀ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਇੱਕ ਔਸਿਲੋਸਕੋਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ 3d ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਇਨਪੁਟ ਪਲਸ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨ ਝਿੱਲੀ ਦੀ ਵੋਲਟੇਜ ਪੀਕ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤੀ ਹੈ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ RRAM ਨੂੰ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਭਾਰ ਦੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ ਤੱਤ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੋ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੈਸਟਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ RRAM-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬੁਨਿਆਦੀ ਜੈਫਰੇਸ ਵਿਧੀ ਦੇ ਮੂਲ ਤੱਤਾਂ, ਅਰਥਾਤ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਅਤੇ ਇਤਫ਼ਾਕ ਖੋਜੀ ਸਰਕਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ। ਸਰਕਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਗਾਤਾਰ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਟੈਕ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 3b ਵਿੱਚ ਬਲਾਕ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੇਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ਇਨਪੁਟ ਲਾਈਨ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ। ਅਸੀਂ ਦੋ ਇਨਪੁਟਸ (ਚਿੱਤਰ 4a) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਊਰੋਨਸ ਵਾਲੇ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ, ਘੜਿਆ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ। ਸਰਕਟ ਡਾਇਗਰਾਮ ਚਿੱਤਰ 4b ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਪਰਲਾ 2 × 2 RRAM ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਇਨਪੁਟ ਦਾਲਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਊਰੋਨਾਂ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੇਠਲਾ 2 × 2 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੋ ਨਿਯੂਰੋਨਾਂ (N0, N1) ਦੇ ਆਵਰਤੀ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਤਫ਼ਾਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 4c-e ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਮਾਪਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਦੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਊਰੋਨਸ N0 ਅਤੇ N1 ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਰਕਟ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਦੋ ਇਨਪੁਟਸ 0 ਅਤੇ 1 ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਐਰੇ ਦੇ ਸਿਖਰਲੇ ਚਾਰ ਯੰਤਰ ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੱਕ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹੇਠਲੇ ਚਾਰ ਸੈੱਲ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਆਵਰਤੀ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਰੰਗਦਾਰ RRAMs ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ HCS ਵਿੱਚ ਸੰਰਚਿਤ ਕੀਤੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ: HCS ਵਿੱਚ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ LCS ਵਿੱਚ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਇਨਪੁਟ ਦਾਲਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਲਈ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। b ਨੀਲੇ ਰੰਗ ਵਿੱਚ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੇ ਅੱਠ RRAM ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਰਕਟ (a) ਦਾ ਚਿੱਤਰ। c ਦੇਰੀ ਲਾਈਨਾਂ ਸਿਰਫ਼ DPI ਸਿਨੇਪਸ ਅਤੇ LIF ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰੇ RRAM ਇੰਪੁੱਟ ਦੇਰੀ Δt ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਗੜਬੜ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਉੱਚ ਸੰਚਾਲਨ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। d ਸਮਾਂ ਨਿਰਭਰ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀਡੀ ਖੋਜ ਦਾ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਊਰੋਨ 1, N1, ਥੋੜ੍ਹੇ ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟਸ 0 ਅਤੇ 1 'ਤੇ ਫਾਇਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। e ਦਿਸ਼ਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ CD ਸਰਕਟ, ਇੱਕ ਸਰਕਟ ਜੋ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਦੋਂ ਇਨਪੁਟ 1 ਇਨਪੁਟ 0 ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ 0 ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਰਕਟ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਊਰੋਨ 1 (N1) ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ (ਚਿੱਤਰ 4c) Tdel ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਕਰਕੇ Vin1 ਤੋਂ Vout1 ਤੱਕ ਇਨਪੁਟ ਸਪਾਈਕ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ DPI ਸਿੰਨੈਪਸ ਅਤੇ LIF ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕੇਵਲ Vin1 ਅਤੇ Vout1 ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ G3 RRAM HCS ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਬਾਕੀ RRAMs ਨੂੰ LCS ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। G3 ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 92.6 µs ਲਈ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਹਰੇਕ ਇਨਪੁਟ ਪਲਸ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਲਸ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਝਿੱਲੀ ਦੀ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਦੇਰੀ Tdel ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਟਾਈਮ ਸਥਿਰਾਂਕ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਤਫ਼ਾਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਤ ਪਰ ਸਥਾਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੰਡੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਦਿਸ਼ਾ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀਡੀ ਇੱਕ ਆਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਊਰੋਨ (ਚਿੱਤਰ 4d) ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹੋਏ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਨਪੁਟਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। Vin0 ਅਤੇ Vin1 ਨੂੰ Vout1, G2 ਅਤੇ G4 ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਵਾਲੇ ਦੋ RRAM ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਉੱਚ ਸੰਚਾਲਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। Vin0 ਅਤੇ Vin1 'ਤੇ ਸਪਾਈਕਸ ਦਾ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਆਉਣਾ ਆਊਟਪੁੱਟ ਸਪਾਈਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਉੱਪਰ N1 ਨਿਊਰੋਨ ਝਿੱਲੀ ਦੀ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਦੋ ਇਨਪੁਟਸ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹਨ, ਤਾਂ ਪਹਿਲੀ ਇਨਪੁਟ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠੀ ਹੋਈ ਝਿੱਲੀ ਵੋਲਟੇਜ ਉੱਤੇ ਚਾਰਜ ਦੇ ਸੜਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਝਿੱਲੀ ਸੰਭਾਵੀ N1 ਨੂੰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਮੁੱਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। G1 ਅਤੇ G2 ਨੂੰ ਲਗਭਗ 65 µs ਲਈ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਇਨਪੁਟ ਵਾਧਾ ਝਿੱਲੀ ਦੀ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਾਧੇ ਦਾ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇਤਫ਼ਾਕ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਚਾਲਨ ਹੈ ਜੋ ਸੰਵੇਦਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਪਟੀਕਲ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਧਾਰਤ ਰੁਕਾਵਟ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਅਤੇ ਧੁਨੀ ਸਰੋਤ ਸਥਾਨੀਕਰਨ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਿਸ਼ਾ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਅਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀਡੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਂ ਸਥਿਰਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ (ਪੂਰਕ ਚਿੱਤਰ 2 ਦੇਖੋ), ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸਰਕਟ ਤੀਬਰਤਾ ਸਮਾਂ ਸਕੇਲਾਂ ਦੇ ਚਾਰ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਹ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਸਾਊਂਡ ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦਿਸ਼ਾ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀਡੀ ਇੱਕ ਸਰਕਟ ਹੈ ਜੋ ਦਾਲਾਂ ਦੀ ਆਮਦ ਦੇ ਸਥਾਨਿਕ ਕ੍ਰਮ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ: ਸੱਜੇ ਤੋਂ ਖੱਬੇ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਉਲਟ। ਇਹ ਡਰੋਸੋਫਿਲਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮੋਸ਼ਨ ਖੋਜ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਹੈ, ਜੋ ਮੋਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੱਕਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀਡੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਦੋ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਊਰੋਨਸ (N0, N1) ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾਤਮਕ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (ਚਿੱਤਰ 4e)। ਜਦੋਂ ਪਹਿਲਾ ਇੰਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ NO ਆਪਣੀ ਝਿੱਲੀ ਵਿੱਚ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਵਧਾ ਕੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਧਾ ਭੇਜ ਕੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਵੈਂਟ, ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਹਰੇ ਰੰਗ ਵਿੱਚ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਲਈ N1 ਨੂੰ ਫਾਇਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਇਨਪੁਟ ਇਵੈਂਟ Vin1 ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ N1 ਨੂੰ ਊਰਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸਦੀ ਝਿੱਲੀ ਦੀ ਵੋਲਟੇਜ ਅਜੇ ਵੀ ਉੱਚੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, N1 ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਵੈਂਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਇਨਪੁਟਸ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮੇਲ ਲੱਭਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ N1 ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਤਾਂ ਹੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਇਨਪੁਟ 0 ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਨਪੁਟ 1 ਆਉਂਦਾ ਹੈ। G0, G3, ਅਤੇ G7 ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ 73.5 µS, 67.3 µS, ਅਤੇ 40.2 µS 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇਨਪੁਟ Vin0 'ਤੇ ਸਿੰਗਲ ਸਪਾਈਕ ਦੇਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਪਾਈਕ, ਜਦੋਂ ਕਿ N1 ਦੀ ਝਿੱਲੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਸਿਰਫ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋਵੇਂ ਇਨਪੁਟ ਬਰਸਟ ਸਿੰਕ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। .
ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਮਾਡਲਡ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 63,64,65 ਵਿੱਚ ਅਪੂਰਣਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਊਰੋਨਸ ਅਤੇ ਸਿਨੈਪਸ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨ ਵਿਵਹਾਰ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਇਨਪੁਟ ਲਾਭ ਵਿੱਚ 30% (ਮਤਲਬ ਸਟੈਂਡਰਡ ਡਿਵੀਏਸ਼ਨ) ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਸਮਾਂ ਸਥਿਰ, ਅਤੇ ਰਿਫ੍ਰੈਕਟਰੀ ਪੀਰੀਅਡ, ਨਾਮ ਲਈ, ਪਰ ਕੁਝ (ਵਿਧੀਆਂ ਵੇਖੋ)। ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਹੋਰ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਲਟੀਪਲ ਨਿਊਰਲ ਸਰਕਟ ਇਕੱਠੇ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਓਰੀਐਂਟੇਸ਼ਨ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀਡੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਨਿਊਰੋਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਦੋ ਨਿਊਰੋਨਾਂ ਦੇ ਲਾਭ ਅਤੇ ਸੜਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਥਿਰਾਂਕ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਸਮਾਨ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਨਪੁਟ ਲਾਭ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਫਰਕ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਪਲਸ ਨੂੰ ਓਵਰਐਕਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਾ ਨਿਊਰੋਨ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਨਾਲ ਜਵਾਬਦੇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। On fig. ਚਿੱਤਰ 5a ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੇ ਗਏ ਨਿਊਰੋਨ ਇੱਕੋ ਇਨਪੁਟ ਪਲਸ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤੰਤੂ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਢੁਕਵੀਂ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦਿਸ਼ਾ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀਡੀ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ। ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਸਕੀਮ ਵਿੱਚ. 5b, c, ਨਿਊਰੋਨ 1 ਦਾ ਇਨਪੁਟ ਲਾਭ ਨਿਊਰੋਨ 0 ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਨਿਊਰੋਨ 0 ਨੂੰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਤਿੰਨ ਇਨਪੁਟ ਪਲਸ (1 ਦੀ ਬਜਾਏ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਨ 1, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਦੋ ਇਨਪੁਟ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਪਾਈਕ ਟਾਈਮ-ਨਿਰਭਰ ਬਾਇਓਮੀਮੈਟਿਕ ਪਲਾਸਟਿਕਟੀ (STDP) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ43 'ਤੇ ਅਸ਼ੁੱਧ ਅਤੇ ਸੁਸਤ ਨਿਊਰਲ ਅਤੇ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਸਰਕਟਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਅਸੀਂ ਨਿਊਰਲ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਰਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਪਲਾਸਟਿਕ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। As shown in fig. 4e, RRAM ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਪੁੰਜ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸੰਚਾਲਨ ਪੱਧਰਾਂ ਨੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਨਿਊਰਲ ਝਿੱਲੀ ਵੋਲਟੇਜ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੋਡਿਊਲ ਕੀਤਾ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ RRAM ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇੰਪੁੱਟ ਲਈ, ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਵੇਟਸ ਦੇ ਕੰਡਕਟੈਂਸ ਵੈਲਯੂਜ਼ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਰੀਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਰਕਟ ਦਾ ਟੀਚਾ ਵਿਵਹਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ (ਵਿਧੀਆਂ ਵੇਖੋ)।
ਇੱਕੋ ਇਨਪੁਟ ਪਲਸ ਲਈ ਨੌਂ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੇ ਗਏ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਮਾਪ। ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਜਨਸੰਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟ ਲਾਭ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਸਥਿਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। b ਦਿਸ਼ਾ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀਡੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ 'ਤੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਮਾਪ। ਦੋ ਦਿਸ਼ਾ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀਡੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਊਰੋਨ ਨਿਊਰੋਨ-ਤੋਂ-ਨਿਊਰੋਨ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਨਪੁਟ ਉਤੇਜਨਾ ਲਈ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਨਿਊਰੋਨ 0 ਦਾ ਨਿਊਰੋਨ 1 ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਇਨਪੁਟ ਲਾਭ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਪਾਈਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿੰਨ ਇਨਪੁਟ ਦਾਲਾਂ (1 ਦੀ ਬਜਾਏ) ਲੈਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਿਊਰੋਨ 1 ਦੋ ਇਨਪੁਟ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਇਨਪੁਟ 1 ਨਿਊਰੋਨ 0 ਫਾਇਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ Δt = 50 µs ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ CD ਚੁੱਪ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ Δt ਨਿਊਰੋਨ 1 (ਲਗਭਗ 22 µs) ਦੇ ਸਮੇਂ ਸਥਿਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। c ਨੂੰ Δt = 20 µs ਦੁਆਰਾ ਘਟਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਨਪੁਟ 1 ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇ ਜਦੋਂ ਨਿਊਰੋਨ 1 ਦੀ ਫਾਇਰਿੰਗ ਅਜੇ ਵੀ ਉੱਚੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਦੋ ਇਨਪੁਟ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਖੋਜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ITD ਗਣਨਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਦੋ ਤੱਤ ਹਨ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਅਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀਡੀ। ਦੋਵਾਂ ਸਰਕਟਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਵਸਤੂ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਹੀ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਪੀਕ (ਚਿੱਤਰ 6a) ਦਾ ਸਹੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਰੀ ਵਾਲਾ ਸੰਸਕਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੀਡੀ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਹੀ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਨਪੁਟ ਟੀਚਾ ਖੋਜ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਲਈ, ਇਨਪੁਟ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ (Fig. 4a ਵਿੱਚ G3) ਦੇ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਮੁੜ-ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਟੀਚਾ ਦੇਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਟਾਰਗੇਟ ਦੇਰੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਸੈਟ ਕਰੋ: ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਜਿੰਨੀ ਛੋਟੀ ਹੋਵੇਗੀ, ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਅੰਜੀਰ 'ਤੇ. Figure 6b shows the results of the delay line calibration process: it can be seen that the proposed scheme can exactly provide all the delays required in the design scheme (from 10 to 300 μs). ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਿਣਤੀ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: 200 ਦੁਹਰਾਓ ਗਲਤੀ ਨੂੰ 5% ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੁਹਰਾਓ ਇੱਕ RRAM ਸੈੱਲ ਦੇ ਇੱਕ ਸੈੱਟ/ਰੀਸੈਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ CD ਮੋਡੀਊਲ ਤੁਰੰਤ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਘਟਨਾ ਖੋਜ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। 95% (ਚਿੱਤਰ 6c ਵਿੱਚ ਨੀਲੀ ਲਾਈਨ) ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਇੱਕ ਸੱਚੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ (ਭਾਵ, ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਦਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣੀ ਗਈ) ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਦਸ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੁਹਰਾਓ ਲਏ ਗਏ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੇ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ (ਅਰਥਾਤ, ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਜੋ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ)। ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਰਗਰਮ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਹੋਰ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ (ਭਾਵ, ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕੋ ਵਸਤੂ ਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਪੀਆਂ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ)। ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨ 66 ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ, ਅਸੀਂ ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਦੋ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹਰੇਕ ਸੀਡੀ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸੀਡੀ ਸਰਕਟਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਿਆ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੰਜੀਰ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। 6c (ਹਰੀ ਲਾਈਨ), ਹਰੇਕ CD ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ CD ਤੱਤ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਦੀ ਦਰ 10-2 ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਸਰਕਟਾਂ 'ਤੇ ਨਿਊਰੋਨਲ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ। b ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਸਰਕਟਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ LIF ਨਿਊਰੋਨਸ ਅਤੇ DPI ਸਿਨੇਪਸ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਥਿਰਾਂਕ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਮੁੱਲਾਂ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਕੇ ਵੱਡੀ ਦੇਰੀ ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। RRAM ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਟੀਚਾ ਦੇਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ: 200 ਦੁਹਰਾਓ ਨੇ ਗਲਤੀ ਨੂੰ 5% ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਓ ਇੱਕ RRAM ਸੈੱਲ 'ਤੇ ਇੱਕ SET/RESET ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। c Jeffress ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ CD ਮੋਡੀਊਲ N ਪੈਰਲਲ CD ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਸਟਮ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। d ਹੋਰ RRAM ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੁਹਰਾਓ ਸਹੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ (ਨੀਲੀ ਲਾਈਨ) ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ ਦੁਹਰਾਓ (ਹਰੇ ਲਾਈਨ) ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਤੋਂ ਸੁਤੰਤਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰ CD ਤੱਤ ਰੱਖਣ ਨਾਲ CD ਮੋਡੀਊਲ ਮੈਚਾਂ ਦੀ ਗਲਤ ਖੋਜ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਪੀਐਮਯੂਟੀ ਸੈਂਸਰ, ਸੀਡੀ, ਅਤੇ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਸਰਕਟਾਂ ਦੀਆਂ ਧੁਨੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਚਿੱਤਰ 2 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਆਬਜੈਕਟ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜੈਫਰੇਸ ਮਾਡਲ (ਚਿੱਤਰ 1a). ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਗ੍ਰਾਫ ਲਈ, ਸੀਡੀ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜਿੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਵੇਗੀ, ਕੋਣੀ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਓਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਰ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਊਰਜਾ ਵੀ ਉੱਚੀ ਹੋਵੇਗੀ (ਚਿੱਤਰ 7a)। ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਭਾਗਾਂ (ਪੀਐਮਯੂਟੀ ਸੈਂਸਰ, ਨਿਊਰੋਨਸ ਅਤੇ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਸਰਕਟਾਂ) ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਦਾ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਸਿੰਨੈਪਸ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਥਿਰਾਂਕ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਡੀ ਸਕੀਮ ਵਿੱਚ 10 µs ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 4° ਦੇ ਕੋਣੀ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ (ਵਿਧੀਆਂ ਦੇਖੋ)। CMOS ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਰ ਉੱਨਤ ਨੋਡ ਨਿਊਰਲ ਅਤੇ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਸਰਕਟਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਥਿਰਾਂਕ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣਗੇ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੋਵੇਗੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕੋਣੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ pMUT ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹੈ, ਭਾਵ 10° (ਚਿੱਤਰ 7a ਵਿੱਚ ਨੀਲੀ ਹਰੀਜੱਟਲ ਲਾਈਨ)। ਅਸੀਂ CD ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ 40 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਲਗਭਗ 4° ਦੇ ਕੋਣੀ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ, ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਕੋਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (ਚਿੱਤਰ 7a ਵਿੱਚ ਹਲਕਾ ਨੀਲਾ ਹਰੀਜੱਟਲ ਲਾਈਨ)। ਸਿਸਟਮ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਸੈਂਸਰ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ 50 ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ 'ਤੇ ਸਥਿਤ ਵਸਤੂਆਂ ਲਈ 4° ਦਾ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ 10° ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਲ ਰੈਫ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਧੁਨੀ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਹੈ। 67. ਕਲਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਪੂਰਕ ਸਾਰਣੀ 1 ਵਿੱਚ ਪਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਵਾਧੂ pMUTs ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ, ਧੁਨੀ ਸੰਕੇਤ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਸਥਾਨਕਕਰਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸੰਭਵ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ) 9.7 ਹੋਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। nz. 55. ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ਼ 'ਤੇ 40 CD ਯੂਨਿਟ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਸਪਾਈਸ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਨੇ ਪ੍ਰਤੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਊਰਜਾ (ਭਾਵ, ਆਬਜੈਕਟ ਪੋਜੀਸ਼ਨਿੰਗ ਊਰਜਾ) 21.6 nJ ਹੋਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਹੈ। ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਿਸਟਮ ਉਦੋਂ ਹੀ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਇਨਪੁਟ ਇਵੈਂਟ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਧੁਨੀ ਤਰੰਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੀਐਮਯੂਟੀ ਰਿਸੀਵਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਖੋਜ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਅਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੇਲੋੜੀ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਇਨਪੁਟ ਸਿਗਨਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. 100 Hz ਦੇ ਸਥਾਨਕਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਅਤੇ 300 µs ਪ੍ਰਤੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨ (ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਵ ਆਈ. ਟੀ. ਡੀ.) ਦੀ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮੀ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਪਾਵਰ ਖਪਤ 61.7 nW ਹੈ। ਹਰੇਕ pMUT ਰਿਸੀਵਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਪੂਰੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਪਾਵਰ ਖਪਤ 81.6 nW ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਜਾਂ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਬੀਮਫਾਰਮਿੰਗ 68 ਹੁਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਊਰਜਾ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਐਨਾਲਾਗ-ਟੂ-ਡਿਜੀਟਲ ਕਨਵਰਟਰ (ADC) ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਬੈਂਡ-ਪਾਸ ਫਿਲਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲਿਫ਼ਾਫ਼ਾ ਕੱਢਣ ਪੜਾਅ (ਟੀਗਰ-ਕਾਈਜ਼ਰ ਵਿਧੀ) ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ToF ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ToF 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ITD ਦੀ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਕੋਣੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਰੇਕ ਮਾਪ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਵਿਧੀਆਂ ਦੇਖੋ)। ਦੋਵਾਂ ਚੈਨਲਾਂ (pMUT ਰਿਸੀਵਰਾਂ) 'ਤੇ 250 kHz ਦੀ ਨਮੂਨਾ ਦਰ ਨੂੰ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ, 18 ਬੈਂਡ ਪਾਸ ਫਿਲਟਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨ, 3 ਲਿਫਾਫੇ ਕੱਢਣ ਓਪਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਨਮੂਨਾ 1 ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨ, ਕੁੱਲ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ 245 ਮਾਈਕ੍ਰੋਵਾਟ ਹੋਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ ਦੇ ਘੱਟ-ਪਾਵਰ ਮੋਡ69 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਦੋਂ ਚਾਲੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਹੀਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ, ਜੋ ਪਾਵਰ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ 10.8 µW ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਬੀਮਫਾਰਮਿੰਗ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੱਲ ਦੀ ਪਾਵਰ ਖਪਤ। 31, 5 pMUT ਰਿਸੀਵਰਾਂ ਅਤੇ 11 ਬੀਮ ਦੇ ਨਾਲ ਅਜ਼ੀਮਥ ਪਲੇਨ [-50°, +50°] ਵਿੱਚ ਇੱਕਸਾਰ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, 11.71 ਮੈਗਾਵਾਟ ਹੈ (ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ ਢੰਗ ਭਾਗ ਵੇਖੋ)। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਆਬਜੈਕਟ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਜੈਫਰਸ ਮਾਡਲ ਦੇ ਬਦਲ ਵਜੋਂ 1.5 ਮੈਗਾਵਾਟ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਇੱਕ FPGA47- ਅਧਾਰਤ ਟਾਈਮ ਡਿਫਰੈਂਸ ਏਨਕੋਡਰ (TDE) ਦੀ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹਨਾਂ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪਹੁੰਚ ਆਬਜੈਕਟ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਕਲਾਸੀਕਲ ਬੀਮਫਾਰਮਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਪੰਜ ਆਰਡਰ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ 'ਤੇ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਲਗਭਗ ਦੋ ਆਰਡਰ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨਾਲ ਘਟਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ-ਮੈਮੋਰੀ ਐਨਾਲਾਗ ਸਰਕਟ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਨ-ਮੈਮੋਰੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਐਨਾਲਾਗ-ਟੂ-ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ।
CD ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਕੋਣੀ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ (ਨੀਲਾ) ਅਤੇ ਪਾਵਰ ਖਪਤ (ਹਰਾ)। ਗੂੜ੍ਹਾ ਨੀਲਾ ਖਿਤਿਜੀ ਪੱਟੀ PMUT ਦੀ ਕੋਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਲਕੀ ਨੀਲੀ ਹਰੀਜੱਟਲ ਪੱਟੀ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਕੋਣੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। b ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਅਤੇ ਦੋ ਵਿਚਾਰੇ ਗਏ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ ਲਾਗੂਕਰਨ ਅਤੇ ਟਾਈਮ ਡਿਫਰੈਂਸ ਏਨਕੋਡਰ (TDE)47 FPGA ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ।
ਟਾਰਗੇਟ ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ, ਇਵੈਂਟ-ਸੰਚਾਲਿਤ RRAM-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਰਕਟ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ, ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਸਤੂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਸਿਗਨਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮਾਂ . ਜਦੋਂ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਲਗਾਤਾਰ ਖੋਜੇ ਗਏ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਗਣਨਾਵਾਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਹੱਲ ਲਾਭਦਾਇਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਉਣ 'ਤੇ ਅਸਿੰਕਰੋਨਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਪਾਵਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਪੰਜ ਆਰਡਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ RRAM- ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਰਕਟਾਂ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਗੈਰ-ਅਸਥਿਰ ਢੰਗ (ਪਲਾਸਟਿਕਤਾ) ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ RRAM ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਅਤਿ-ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਐਨਾਲਾਗ DPI ਦੇ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਸਰਕਟਾਂ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ RRAM- ਅਧਾਰਿਤ ਸਰਕਟ ਨੂੰ ਬਹੁਮੁਖੀ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਟੀਚਾ ਸਿਗਨਲਾਂ ਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਸਿਸਟਮ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਕੁਚਿਤ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮਾਂ 'ਤੇ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲੋਕਾਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਾਡਾ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮੋਸ਼ਨ ਖੋਜ ਜਾਂ ਸੰਕੇਤ ਪਛਾਣ ਲਈ। ਅਸੀਂ ਅਲਟਰਾ ਲੋ ਪਾਵਰ ਸੈਂਸਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ pMUTs ਨੂੰ ਅਲਟਰਾ ਲੋ ਪਾਵਰ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨਿਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸਦੇ ਲਈ, ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪਹੁੰਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਜੈਫਰੇਸ ਮਾਡਲ ਵਰਗੇ ਜੈਵਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਨਵੇਂ ਸਰਕਟ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਸੈਂਸਰ ਫਿਊਜ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਵੈਂਟ-ਆਧਾਰਿਤ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਉੱਲੂ ਹਨੇਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਕਾਰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਨਜ਼ਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਰ 70 ਨੂੰ ਫੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸੰਯੁਕਤ ਆਡੀਟੋਰੀ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਆਡੀਟੋਰੀ ਨਿਊਰੋਨ ਫਾਇਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉੱਲੂ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਉਸਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਸਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਖੋਜ ਨੂੰ ਕਿਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੀਨ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੈਂਸਰ (DVS ਕੈਮਰਾ) ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸੁਣਨ ਵਾਲੇ ਸੈਂਸਰ (pMUT 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ) ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
pMUT ਸੈਂਸਰ ਇੱਕ PCB 'ਤੇ ਸਥਿਤ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੋ ਰਿਸੀਵਰ ਲਗਭਗ 10 ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ ਦੀ ਦੂਰੀ 'ਤੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਮੀਟਰ ਰਿਸੀਵਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਥਿਤ ਹੈ। ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਝਿੱਲੀ ਇੱਕ ਸਸਪੈਂਡਡ ਬਾਇਮੋਰਫ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਾਈਜ਼ੋਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਐਲੂਮੀਨੀਅਮ ਨਾਈਟਰਾਈਡ (AlN) 800 nm ਮੋਟੀਆਂ ਮੋਲੀਬਡੇਨਮ (Mo) 200 nm ਮੋਟੀਆਂ ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੈਂਡਵਿਚ ਦੀਆਂ ਦੋ ਪਰਤਾਂ ਹਨ ਅਤੇ 200 nm ਮੋਟੀ ਇੱਕ ਪਰਤ ਨਾਲ ਲੇਪ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਰਣਨ ਕੀਤੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਿਖਰਲੀ ਪਾਸੀਵੇਟਿੰਗ SiN ਪਰਤ। 71. ਅੰਦਰਲੇ ਅਤੇ ਬਾਹਰਲੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡ ਮੋਲੀਬਡੇਨਮ ਦੀਆਂ ਹੇਠਲੀਆਂ ਅਤੇ ਉੱਪਰਲੀਆਂ ਪਰਤਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੱਧ ਮੋਲੀਬਡੇਨਮ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡ ਬਿਨਾਂ ਪੈਟਰਨ ਵਾਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਮੀਨ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਚਾਰ ਜੋੜਿਆਂ ਦੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਝਿੱਲੀ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇੱਕ ਆਮ ਝਿੱਲੀ ਦੇ ਵਿਗਾੜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸੰਚਾਰਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ pMUT ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 270 Pa/V ਦਾ ਸਤਹ ਦਬਾਅ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਐਮੀਟਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ 700 nm/V ਦੀ ਇੱਕ ਉਤੇਜਨਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ pMUT ਫਿਲਮ 15 nA/Pa ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਰਟ ਸਰਕਟ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ AlN ਦੇ ਪਾਈਜ਼ੋਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਗੁਣਾਂਕ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। AlN ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਵੋਲਟੇਜ ਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਗੂੰਜਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਵੱਲ ਖੜਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ pMUT ਲਈ ਇੱਕ DC ਪੱਖਪਾਤ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। DC ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ 0.5 kHz/V 'ਤੇ ਮਾਪੀ ਗਈ ਸੀ। ਧੁਨੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ, pMUT ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਇੱਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਫੋਨ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਈਕੋ ਪਲਸ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਧੁਨੀ ਤਰੰਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ pMUT ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਲਗਭਗ 50 cm2 ਦੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਇਤਾਕਾਰ ਪਲੇਟ ਰੱਖੀ। ਪਲੇਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਅਤੇ pMUT ਪਲੇਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਕੋਣ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧਾਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਟੇਕਰੋਨਿਕਸ CPX400DP ਵੋਲਟੇਜ ਸਰੋਤ ਤਿੰਨ pMUT ਝਿੱਲੀ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਗੂੰਜਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ 111.9 kHz31 ਤੱਕ ਟਿਊਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਟ੍ਰਾਂਸਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੇਕਰੋਨਿਕਸ AFG 3102 ਪਲਸ ਜਨਰੇਟਰ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰੈਜ਼ੋਨੈਂਟ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ (111.9 kHze) ਅਤੇ 111.9 kHze ducycle. ਹਰੇਕ pMUT ਰਿਸੀਵਰ ਦੇ ਚਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਪੜ੍ਹੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕਰੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਅਲ ਕਰੰਟ ਅਤੇ ਵੋਲਟੇਜ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵੋਲਟੇਜ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੁਆਰਾ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਦੀ ਸੀਮਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ pMUT ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਈ ਗਈ ਸੀ: ਅਸੀਂ ਰਿਫਲੈਕਟਰ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੂਰੀਆਂ [30, 40, 50, 60, 80, 100] ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ ਤੱਕ ਲਿਜਾਇਆ ਅਤੇ pMUT ਸਹਾਇਤਾ ਕੋਣ ([0, 20, 40] o) ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ। ) ਚਿੱਤਰ 2b ਡਿਗਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਸਾਰੀ ਕੋਣੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅਸਥਾਈ ITD ਖੋਜ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ RRAM ਸਰਕਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾ ਇੱਕ 1T1R ਸੰਰਚਨਾ ਵਿੱਚ 16,384 (16,000) ਡਿਵਾਈਸਾਂ (128 × 128 ਡਿਵਾਈਸਾਂ) ਦੀ ਇੱਕ ਐਰੇ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੋਧਕ ਹੈ। ਦੂਜੀ ਚਿੱਪ ਚਿੱਤਰ 4a ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ। RRAM ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ 5 nm ਮੋਟੀ HfO2 ਫਿਲਮ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ TiN/HfO2/Ti/TiN ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। RRAM ਸਟੈਕ ਸਟੈਂਡਰਡ 130nm CMOS ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਬੈਕ-ਆਫ-ਲਾਈਨ (BEOL) ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ। RRAM-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਰਕਟ ਆਲ-ਐਨਾਲਾਗ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚੁਣੌਤੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ RRAM ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਰਵਾਇਤੀ CMOS ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, RRAM ਡਿਵਾਈਸ ਦੀ ਸੰਚਾਲਨ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਜੋਂ ਪੜ੍ਹਿਆ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਰਕਟ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਘੜਿਆ ਗਿਆ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਜੋ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਪਲਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਡਿਵਾਈਸ ਤੋਂ ਕਰੰਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਅਲ ਪੇਅਰ ਇੰਟੀਗਰੇਟਰ (DPI) ਸਿਨੇਪਸ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਭਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਕਰੰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਰਕਟ ਚਿੱਤਰ 3a ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਚਿੱਤਰ 4a ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਪਲਸ 1T1R ਡਿਵਾਈਸ ਦੇ ਗੇਟ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਡਿਵਾਈਸ ਦੇ ਕੰਡਕਟੈਂਸ G (Iweight = G(Vtop - Vx)) ਦੇ ਅਨੁਪਾਤੀ RRAM ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਕਰੰਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਐਂਪਲੀਫਾਇਰ (op-amp) ਸਰਕਟ ਦੇ ਇਨਵਰਟਿੰਗ ਇੰਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਥਿਰ DC ਬਿਆਸ ਵੋਲਟੇਜ Vtop ਹੈ। op-amp ਦਾ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਫੀਡਬੈਕ M1 ਤੋਂ ਬਰਾਬਰ ਕਰੰਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ Vx = Vtop ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। ਡਿਵਾਈਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮੌਜੂਦਾ ਆਈਵੇਟ ਨੂੰ ਡੀਪੀਆਈ ਸਿੰਨੈਪਸ ਵਿੱਚ ਟੀਕਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰੰਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੇਰੇ ਡੀਪੋਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਹੋਵੇਗੀ, ਇਸਲਈ RRAM ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਐਕਸਪੋਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਕਰੰਟ ਲੀਕੀ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਐਂਡ ਐਕਸੀਟੇਸ਼ਨ (LIF) ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਝਿੱਲੀ ਕੈਪੇਸੀਟਰ ਦੁਆਰਾ ਇੰਜੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਇੱਕ ਵੋਲਟੇਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਝਿੱਲੀ ਦੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਵੋਲਟੇਜ (ਇਨਵਰਟਰ ਦੀ ਸਵਿਚਿੰਗ ਵੋਲਟੇਜ) ਨੂੰ ਦੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਿਊਰੋਨ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹਿੱਸਾ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਪਾਈਕ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਬਜ਼ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਝਿੱਲੀ ਦੇ ਕੈਪੇਸੀਟਰ ਨੂੰ ਜ਼ਮੀਨ 'ਤੇ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਡਿਸਚਾਰਜ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਰਕਟ ਨੂੰ ਫਿਰ ਇੱਕ ਪਲਸ ਐਕਸਪੈਂਡਰ (ਚਿੱਤਰ 3a ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ) ਨਾਲ ਪੂਰਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ LIF ਨਿਊਰੋਨ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਲਸ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਪਲਸ ਚੌੜਾਈ ਤੱਕ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਲਟੀਪਲੈਕਸਰ ਵੀ ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੋਲਟੇਜ ਨੂੰ RRAM ਡਿਵਾਈਸ ਦੇ ਉੱਪਰ ਅਤੇ ਹੇਠਲੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਐਨਾਲਾਗ ਸਰਕਟਾਂ ਦੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ RRAM ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ। ਦੋਵਾਂ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਰੇ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸੈਂਸਰ ਬੋਰਡ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਰਕਟਾਂ ਵਿੱਚ RRAM ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਮਲਟੀਪਲੈਕਸਰ (MUX) ਦੁਆਰਾ ਬਾਹਰੀ ਸਾਧਨਾਂ ਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। MUX 1T1R ਸੈੱਲ ਨੂੰ ਬਾਕੀ ਸਰਕਟਰੀ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵਾਈਸ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। RRAM ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਕੀਥਲੀ 4200 SCS ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ Arduino ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ ਦੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਪਹਿਲੀ ਸਟੀਕ ਪਲਸ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਰੀਡਿੰਗ ਲਈ, ਅਤੇ ਦੂਜੀ ਮੈਮੋਰੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ 1T1R ਤੱਤਾਂ ਤੱਕ ਤੁਰੰਤ ਪਹੁੰਚ ਲਈ। ਪਹਿਲਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨ RRAM ਯੰਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉੱਪਰ ਅਤੇ ਹੇਠਲੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵੋਲਟੇਜ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਕਰੰਟ ਚੋਣਕਾਰ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ ਨੂੰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਗੇਟ ਵੋਲਟੇਜ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਦੇ ਕਾਰਨ ਦਸ ਮਾਈਕ੍ਰੋਐਂਪੀਅਰਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ। RRAM ਸੈੱਲ ਫਿਰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ RESET ਅਤੇ SET ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਘੱਟ ਕੰਡਕਟਿਵ ਸਟੇਟ (LCS) ਅਤੇ ਇੱਕ ਉੱਚ ਕੰਡਕਟਿਵ ਸਟੇਟ (HCS) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਚੱਕਰ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। SET ਓਪਰੇਸ਼ਨ 1 μs ਦੀ ਅਵਧੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਇਤਾਕਾਰ ਵੋਲਟੇਜ ਪਲਸ ਅਤੇ ਉਪਰਲੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡ ਲਈ 2.0-2.5 V ਦੀ ਇੱਕ ਪੀਕ ਵੋਲਟੇਜ, ਅਤੇ 0.9-1.3 V ਦੀ ਪੀਕ ਵੋਲਟੇਜ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਆਕਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਸਿੰਕ ਪਲਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਚੋਣਕਾਰ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ ਦਾ ਗੇਟ। ਇਹ ਮੁੱਲ 20-150 µs ਅੰਤਰਾਲਾਂ 'ਤੇ RRAM ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਰੀਸੈੱਟ ਲਈ, ਇੱਕ 1 µs ਚੌੜਾ, 3 V ਪੀਕ ਪਲਸ ਸੈੱਲ ਦੇ ਹੇਠਲੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਡ (ਬਿਟ ਲਾਈਨ) 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਗੇਟ ਵੋਲਟੇਜ 2.5-3.0 V ਦੀ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਐਨਾਲਾਗ ਸਰਕਟਾਂ ਦੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸਿਗਨਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। . ਇਨਪੁਟ ਲਈ, ਅਸੀਂ Tektronix AFG3011 ਸਿਗਨਲ ਜਨਰੇਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦੋ HP 8110 ਪਲਸ ਜਨਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਹੈ। ਇੰਪੁੱਟ ਪਲਸ ਦੀ ਚੌੜਾਈ 1 µs ਅਤੇ 50 ns ਦਾ ਵਾਧਾ/ਪਤਝੜ ਕਿਨਾਰਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਨਬਜ਼ ਨੂੰ ਐਨਾਲਾਗ ਗਲਚ ਅਧਾਰਤ ਸਰਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਗੜਬੜ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਿਗਨਲ ਲਈ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਟੈਲੀਡਾਈਨ ਲੇਕਰੌਏ 1 GHz ਔਸਿਲੋਸਕੋਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇੱਕ ਔਸੀਲੋਸਕੋਪ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਗਤੀ ਸਰਕਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਕਾਰਕ ਨਹੀਂ ਸਾਬਤ ਹੋਈ ਹੈ।
ਨਿਊਰੋਨਸ ਅਤੇ ਸਿਨੈਪਸ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਐਨਾਲਾਗ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨਿਕਸ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੱਲ ਹੈ। ਇਸ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅੰਡਰਲੇਅ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਕੀਮ ਤੋਂ ਸਕੀਮ ਤੱਕ ਵੱਖਰਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਅਸੀਂ ਨਿਊਰੋਨਸ ਅਤੇ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਸਰਕਟਾਂ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਹੈ (ਪੂਰਕ ਚਿੱਤਰ 2a,b)। ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਵਿੱਚੋਂ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਥਿਰਾਂਕ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਲਾਭ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਸਿਸਟਮ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਐਲਆਈਐਫ ਨਿਊਰੋਨ ਅਤੇ ਡੀਪੀਆਈ ਸਿੰਨੈਪਸ ਦੀ ਸਮਾਂ ਸਥਿਰਤਾ ਇੱਕ ਆਰਸੀ ਸਰਕਟ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਆਰ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ ਦੇ ਗੇਟ (ਨਿਊਰੋਨ ਲਈ Vlk ਅਤੇ ਸਿਨੇਪਸ ਲਈ Vtau) ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤੀ ਵੋਲਟੇਜ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ leakage rate. ਇਨਪੁਟ ਲਾਭ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਪਲਸ ਦੁਆਰਾ ਉਤੇਜਿਤ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਨਲ ਮੇਮਬ੍ਰੇਨ ਕੈਪੇਸੀਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਹੁੰਚੀ ਸਿਖਰ ਵੋਲਟੇਜ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਨਪੁਟ ਲਾਭ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪੱਖਪਾਤ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਕਰੰਟ ਨੂੰ ਮੋਡਿਊਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ST ਮਾਈਕ੍ਰੋਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨਿਕਸ ਦੀ 130nm ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਇੱਕ ਮੋਂਟੇ ਕਾਰਲੋ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕੁਝ ਇੰਪੁੱਟ ਲਾਭ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਥਿਰ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਨਤੀਜੇ ਸਪਲੀਮੈਂਟਰੀ ਚਿੱਤਰ 2 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਲੀਕੇਜ ਦਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪੱਖਪਾਤ ਵੋਲਟੇਜ ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਇੰਪੁੱਟ ਲਾਭ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਗ੍ਰੀਨ ਮਾਰਕਰ ਮੱਧਮਾਨ ਤੋਂ ਸਥਿਰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮਿਆਰੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਨ। ਦੋਵੇਂ ਨਿਊਰੋਨਸ ਅਤੇ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਸਰਕਟ 10-5-10-2 s ਦੀ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਥਿਰਾਂਕ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੂਰਕ ਚਿੱਤਰ ਸਕੀਮ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਿਊਰੋਨਲ ਅਤੇ ਸਿਨੈਪਸ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਇਨਪੁਟ ਐਂਪਲੀਫੀਕੇਸ਼ਨ (ਪੂਰਕ ਚਿੱਤਰ 2e,d) ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਲਗਭਗ 8% ਅਤੇ 3% ਸੀ। ਅਜਿਹੀ ਕਮੀ ਸਾਹਿਤ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ: LIF63 ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬੇਮੇਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ DYNAP ਚਿਪਸ ਦੀ ਲੜੀ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਬ੍ਰੇਨਸਕੇਲ ਮਿਸ਼ਰਤ ਸਿਗਨਲ ਚਿੱਪ ਵਿੱਚ ਸਿਨੇਪਸ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਰਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਰਆਰਏਐਮ ਦਾ ਕੰਮ ਦੋ ਗੁਣਾ ਹੈ: ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ (ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਰੂਟਿੰਗ ਇਨਪੁਟਸ) ਅਤੇ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ। ਬਾਅਦ ਵਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲਡ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਰਕਟਾਂ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ RRAM ਯੰਤਰ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਰਕਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕੁਝ ਲੋੜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਲਈ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਟੀਚਾ ਵਿਵਹਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਤੱਕ RRAM ਨੂੰ ਮੁੜ-ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਰਆਰਏਐਮ ਆਰਾਮ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ 5 s ਦਾ ਉਡੀਕ ਸਮਾਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਸਥਾਈ ਸੰਚਾਲਨ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ (ਪੂਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ) ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਨਯੂਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਰਕਟ ਮਾਡਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਵਜ਼ਨ ਐਡਜਸਟ ਜਾਂ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ [1, 2] ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ, ਦੇਰੀ ਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀਡੀ ਦੀਆਂ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਦੇਰੀ ਲਾਈਨ ਵਾਲੇ ਸਰਕਟ ਲਈ, ਟੀਚਾ ਵਿਵਹਾਰ ਇੱਕ ਦੇਰੀ Δt ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਲਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਅਸਲ ਸਰਕਟ ਦੇਰੀ ਟੀਚੇ ਦੇ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ, ਤਾਂ G3 ਦਾ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਭਾਰ ਘਟਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (G3 ਨੂੰ ਰੀਸੈਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਘੱਟ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੌਜੂਦਾ Icc 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਜੇਕਰ ਅਸਲ ਦੇਰੀ ਟੀਚੇ ਦੇ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ, ਤਾਂ G3 ਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਵਧਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ (G3 ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਰੀਸੈਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਉੱਚ Icc ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਰਕਟ ਦੁਆਰਾ ਉਤਪੰਨ ਹੋਈ ਦੇਰੀ ਟੀਚੇ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀ ਅਤੇ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਥਿਤੀ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀਡੀ ਲਈ, ਦੋ RRAM ਡਿਵਾਈਸਾਂ, G1 ਅਤੇ G3, ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਸਰਕਟ ਵਿੱਚ ਦੋ ਇੰਪੁੱਟ ਹਨ, Vin0 ਅਤੇ Vin1, dt ਦੁਆਰਾ ਦੇਰੀ ਨਾਲ. ਸਰਕਟ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਸੀਮਾ [0,dtCD] ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਦੇਰੀ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੀਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਨਪੁਟ ਪੀਕ ਨੇੜੇ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਿਊਰੋਨ ਨੂੰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋਵੇਂ RRAM ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਜੇਕਰ ਸਰਕਟ ਇੱਕ ਦੇਰੀ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ dtCD ਦੀ ਟੀਚਾ ਰੇਂਜ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਵਿਵਹਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਤੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓ. ਅਨੁਪਾਲਨ ਕਰੰਟ ਨੂੰ ਰੈਫ ਵਿੱਚ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਐਨਾਲਾਗ ਸਰਕਟ ਦੁਆਰਾ ਮੋਡਿਊਲੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। 72.73 ਇਸ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਰਕਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰਨ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ 32-ਬਿੱਟ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ 68 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ pMUT ਟ੍ਰਾਂਸਮੀਟਰ ਅਤੇ ਦੋ pMUT ਰਿਸੀਵਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਪੇਪਰ ਦੇ ਵਾਂਗ ਹੀ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੇ ਨਾਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਬੈਂਡਪਾਸ ਫਿਲਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਲਿਫਾਫੇ ਕੱਢਣ ਦਾ ਕਦਮ (ਟੀਗਰ-ਕਾਈਜ਼ਰ), ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਫਲਾਇਟ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸਿਗਨਲ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ITD ਦੀ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕੋਣਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ 18 ਫਲੋਟਿੰਗ ਪੁਆਇੰਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ 4ਵੇਂ ਆਰਡਰ ਅਨੰਤ ਇੰਪਲਸ ਰਿਸਪਾਂਸ ਫਿਲਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਬੈਂਡ ਪਾਸ ਫਿਲਟਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਲਿਫਾਫੇ ਕੱਢਣ ਲਈ ਤਿੰਨ ਹੋਰ ਫਲੋਟਿੰਗ ਪੁਆਇੰਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਖਰੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈੱਸ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁੱਲ 22 ਫਲੋਟਿੰਗ ਪੁਆਇੰਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਸਿਗਨਲ 111.9 kHz ਸਾਈਨ ਵੇਵਫਾਰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬਰਸਟ ਹੈ ਜੋ ਹਰ 10 ms ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ 100 Hz ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਸੰਚਾਲਨ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ Nyquist ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ 250 kHz ਦੀ ਨਮੂਨਾ ਦਰ ਅਤੇ 1 ਮੀਟਰ ਦੀ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਮਾਪ ਲਈ ਇੱਕ 6 ms ਵਿੰਡੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ 6 ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਉਡਾਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ ਜੋ 1 ਮੀਟਰ ਦੂਰ ਹੈ। ਇਹ 0.5 MSPS 'ਤੇ A/D ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ 180 µW ਦੀ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ 6.60 MIPS (ਹਿਦਾਇਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ), 0.75 mW ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਮੋਡ 69 'ਤੇ ਸਵਿਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਹੀਂ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਮੋਡ 10.8 μW ਦੀ ਸਥਿਰ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਅਤੇ 113 μs ਦਾ ਜਾਗਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। 84 ਮੈਗਾਹਰਟਜ਼ ਦੀ ਘੜੀ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸਾਰੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ 10 ms ਦੇ ਅੰਦਰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 6.3% ਦੇ ਇੱਕ ਡਿਊਟੀ ਚੱਕਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਮੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਪਾਵਰ ਡਿਸਸੀਪੇਸ਼ਨ 244.7 μW ਹੈ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ToF ਤੋਂ ITD ਆਉਟਪੁੱਟ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕੋਣ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ ਦੀ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਵਾਧੂ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਤੁਲਨਾ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਲਾਸੀਕਲ ਬੀਮਫਾਰਮਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। 31.54 ਜਦੋਂ 1.8V ਸਪਲਾਈ ਵੋਲਟੇਜ 'ਤੇ ਉਸੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ68 ਵਿੱਚ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬੀਮਫਾਰਮਿੰਗ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪੰਜ ਬਰਾਬਰ ਦੂਰੀ ਵਾਲੇ pMUT ਝਿੱਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੁਦ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ, ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਬੀਮਫਾਰਮਿੰਗ ਵਿਧੀ ਦੇਰੀ ਦਾ ਸਾਰ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਲੇਨ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਲੇਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਿਤ ਅੰਤਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਲੇਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਦੇਰੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਿਗਨਲ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹਨਾਂ ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੇ ਜੋੜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਉੱਚ ਊਰਜਾ ਹੋਵੇਗੀ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹਨ, ਤਾਂ ਵਿਨਾਸ਼ਕਾਰੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਜੋੜ ਦੀ ਊਰਜਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਦੇਵੇਗੀ। ਇੱਕ ਰਿਸ਼ਤੇ ਵਿੱਚ. ਅੰਜੀਰ 'ਤੇ. 31, 2 MHz ਦੀ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਦਰ ਨੂੰ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਸੰਖਿਆ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਾਂ ਬਦਲਣ ਲਈ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਾਮੂਲੀ ਪਹੁੰਚ 250 kHz ਦੀ ਇੱਕ ਮੋਟੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਦਰ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫ੍ਰੈਕਸ਼ਨਲ ਦੇਰੀ ਨੂੰ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਫਿਨਾਈਟ ਇੰਪਲਸ ਰਿਸਪਾਂਸ (FIR) ਫਿਲਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਮੰਨ ਲਵਾਂਗੇ ਕਿ ਬੀਮਫਾਰਮਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਹਰੇਕ ਚੈਨਲ ਹਰ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ 16 ਟੂਟੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ FIR ਫਿਲਟਰ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ MIPS ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ 1 ਮੀਟਰ, 5 ਚੈਨਲਾਂ, 11 ਬੀਮਫਾਰਮਿੰਗ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ (10° ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਰੇਂਜ +/- 50°) ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ 6ms ਪ੍ਰਤੀ ਮਾਪ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿੰਡੋ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। 75 ਮਾਪ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਨੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਕੰਟਰੋਲਰ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਅਧਿਕਤਮ 100 MIPS ਤੱਕ ਧੱਕ ਦਿੱਤਾ। ਲਿੰਕ. 68, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਔਨਬੋਰਡ ADC ਯੋਗਦਾਨ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ 11.71 ਮੈਗਾਵਾਟ ਦੀ ਕੁੱਲ ਪਾਵਰ ਡਿਸਸੀਪੇਸ਼ਨ ਲਈ 11.26 ਮੈਗਾਵਾਟ ਦੀ ਪਾਵਰ ਡਿਸਸੀਪੇਸ਼ਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਵਾਜਬ ਬੇਨਤੀ 'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਲੇਖਕ, ਐਫਐਮ ਤੋਂ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।
Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ: ਘੱਟ-ਸ਼ਕਤੀ ਵਾਲੇ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਜੋ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ: ਘੱਟ-ਸ਼ਕਤੀ ਵਾਲੇ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਜੋ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।Indiveri G. ਅਤੇ Sandamirskaya Y. ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ: ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਘੱਟ-ਪਾਵਰ ਆਟੋਨੋਮਸ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ। Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. 空间和时间对于神神经形态代理中信号处理的重要性：开发与环人要性：开发与环主代理的挑战. ਇੰਦੀਵੇਰੀ, ਜੀ. ਅਤੇ ਸੰਦਾਮੀਰਸਕਾਯਾ, ਵਾਈ.Indiveri G. ਅਤੇ Sandamirskaya Y. ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ: ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਘੱਟ-ਪਾਵਰ ਆਟੋਨੋਮਸ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ।IEEE ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ। ਜਰਨਲ 36, 16–28 (2019)।
ਥੋਰਪੇ, ਐਸਜੇ ਪੀਕ ਆਗਮਨ ਸਮਾਂ: ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੋਡਿੰਗ ਸਕੀਮ। Eckmiller, R., Hartmann, G. & Hauske, G. (eds) ਵਿੱਚ। Eckmiller, R., Hartmann, G. & Hauske, G. (eds) ਵਿੱਚ।ਏਕਮਿਲਰ, ਆਰ., ਹਾਰਟਮੈਨ, ਜੀ. ਅਤੇ ਹਾਉਸਕੇ, ਜੀ. (ਸੰਪਾਦਨ) ਵਿੱਚ।ਏਕਮਿਲਰ, ਆਰ., ਹਾਰਟਮੈਨ, ਜੀ., ਅਤੇ ਹਾਉਸਕੇ, ਜੀ. (ਐਡੀ.) ਵਿੱਚ. ਨਿਊਰਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ 91-94 (ਉੱਤਰੀ-ਹਾਲੈਂਡ ਐਲਸੇਵੀਅਰ, 1990)।
ਲੇਵੀ, ਡਬਲਯੂਬੀ ਅਤੇ ਕੈਲਵਰਟ, ਵੀਜੀ ਸੰਚਾਰ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਰਟੈਕਸ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਨਾਲੋਂ 35 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਨੇਪਸ ਨੰਬਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋਵਾਂ ਲਾਗਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਲੇਵੀ, ਡਬਲਯੂਬੀ ਅਤੇ ਕੈਲਵਰਟ, ਵੀਜੀ ਸੰਚਾਰ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਰਟੈਕਸ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਨਾਲੋਂ 35 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਨੇਪਸ ਨੰਬਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋਵਾਂ ਲਾਗਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਲੇਵੀ, ਡਬਲਯੂਬੀ ਅਤੇ ਕੈਲਵਰਟ, ਡਬਲਯੂਜੀ ਸੰਚਾਰ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਰਟੈਕਸ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਨਾਲੋਂ 35 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਨੇਪਸ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋਵਾਂ ਲਾਗਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। Levy, WB & Calvert, VG Communication ਲੇਵੀ, ਡਬਲਯੂਬੀ ਅਤੇ ਕੈਲਵਰਟ, ਵੀਜੀ ਸੰਚਾਰਲੇਵੀ, ਡਬਲਯੂਬੀ ਅਤੇ ਕੈਲਵਰਟ, ਡਬਲਯੂਜੀ ਕਮਿਊਨੀਕੇਸ਼ਨ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਰਟੈਕਸ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾ ਨਾਲੋਂ 35 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਦੋਵਾਂ ਲਾਗਤਾਂ ਲਈ ਸਿਨੇਪਸ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੈਸ਼ਨਲ ਅਕੈਡਮੀ ਆਫ਼ ਸਾਇੰਸ. ਵਿਗਿਆਨ. US 118, https://doi.org/10.1073/pnas.2008173118 (2021)।
ਡਾਲਗਟੀ, ਟੀ., ਵਿਆਨੇਲੋ, ਈ., ਡੀ ਸਲਵੋ, ਬੀ. ਅਤੇ ਕਾਸਾਸ, ਜੇ. ਕੀਟ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ। ਡਾਲਗਟੀ, ਟੀ., ਵਿਆਨੇਲੋ, ਈ., ਡੀ ਸਲਵੋ, ਬੀ. ਅਤੇ ਕਾਸਾਸ, ਜੇ. ਕੀਟ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ।ਦਲਗਤੀ, ਟੀ., ਵਿਆਨੇਲੋ, ਈ., ਡੀਸਾਲਵੋ, ਬੀ. ਅਤੇ ਕੈਸਾਸ, ਜੇ. ਕੀਟ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ।ਡਾਲਗਤੀ ਟੀ., ਵਿਆਨੇਲੋ ਈ., ਡੀਸਾਲਵੋ ਬੀ. ਅਤੇ ਕੈਸਾਸ ਜੇ. ਕੀਟ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ। Current. Opinion. Insect science. 30, 59–66 (2018).
ਰਾਏ, ਕੇ., ਜੈਸਵਾਲ, ਏ. ਅਤੇ ਪਾਂਡਾ, ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪਾਈਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵੱਲ ਪੀ. ਰਾਏ, ਕੇ., ਜੈਸਵਾਲ, ਏ. ਅਤੇ ਪਾਂਡਾ, ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪਾਈਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵੱਲ ਪੀ. ਰਾਏ, ਕੇ., ਜੈਸਵਾਲ, ਏ. ਅਤੇ ਪਾਂਡਾ, ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਸਪਾਈਕ-ਬੇਸਡ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵੱਲ ਪੀ.ਰਾਏ ਕੇ, ਜੈਸਵਾਲ ਏ, ਅਤੇ ਪਾਂਡਾ ਪੀ. ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਲਸ-ਅਧਾਰਤ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ। ਕੁਦਰਤ 575, 607–617 (2019)।
ਇੰਦੀਵੇਰੀ, ਜੀ. ਅਤੇ ਲਿਊ, ਐਸ.-ਸੀ. ਇੰਦੀਵੇਰੀ, ਜੀ. ਅਤੇ ਲਿਊ, ਐਸ.-ਸੀ.ਇੰਦੀਵੇਰੀ, ਜੀ. ਅਤੇ ਲਿਊ, ਐਸ.-ਕੇ. ਇੰਦੀਵੇਰੀ, ਜੀ. ਅਤੇ ਲਿਊ, ਐਸ.-ਸੀ. ਇੰਦੀਵੇਰੀ, ਜੀ. ਅਤੇ ਲਿਊ, ਐਸ.-ਸੀ.ਇੰਦੀਵੇਰੀ, ਜੀ. ਅਤੇ ਲਿਊ, ਐਸ.-ਕੇ.ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ IEEE 103, 1379–1397 (2015)।
ਅਕੋਪਯਾਨ ਐੱਫ. ਐਟ ਅਲ. ਟਰੂਨੋਰਥ: 65 ਮੈਗਾਵਾਟ 1 ਮਿਲੀਅਨ ਨਿਊਰੋਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਬਲ ਸਿਨੈਪਟਿਕ ਚਿੱਪ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਟੂਲਕਿੱਟ। IEEE ਲੈਣ-ਦੇਣ। ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਰਕਟ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ. 34, 1537–1557 (2015)।
ਸਕੀਮਲ, ਜੇ. ਐਟ ਅਲ. ਲਾਈਵ ਡੈਮੋ: ਪਲੇਟ ਸਕੇਲ 'ਤੇ BrainScaleS ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਸਕੇਲਡ ਡਾਊਨ ਸੰਸਕਰਣ। 2012 IEEE ਇੰਟਰਨੈਸ਼ਨਲ ਸਿੰਪੋਜ਼ੀਅਮ ਆਨ ਸਰਕਟਾਂ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ (ISCAS), (IEEE ਐਡ.) 702–702 (2012)।
ਮੋਰਾਡੀ, ਐਸ., ਕਿਆਓ, ਐਨ., ਸਟੇਫਨੀਨੀ, ਐਫ. ਅਤੇ ਇੰਡੀਵੇਰੀ, ਜੀ. ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ (ਡੀਵਾਈਐਨਏਪੀ) ਲਈ ਵਿਪਰੀਤ ਮੈਮੋਰੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਮਲਟੀਕੋਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ। ਮੋਰਾਡੀ, ਐਸ., ਕਿਆਓ, ਐਨ., ਸਟੇਫਨੀਨੀ, ਐਫ. ਅਤੇ ਇੰਡੀਵੇਰੀ, ਜੀ. ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ (ਡੀਵਾਈਐਨਏਪੀ) ਲਈ ਵਿਪਰੀਤ ਮੈਮੋਰੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਮਲਟੀਕੋਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ।ਮੋਰਾਡੀ ਐਸ., ਕਿਆਓ ਐਨ., ਸਟੇਫਨੀਨੀ ਐਫ. ਅਤੇ ਇੰਡੀਵੀਰੀ ਜੀ. ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ (ਡੀਵਾਈਐਨਏਪੀ) ਲਈ ਵਿਪਰੀਤ ਮੈਮੋਰੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਮਲਟੀਕੋਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ। ਮੋਰਾਡੀ, S. 、 Qiao, N. 、 Stefanini, F. & Indiveri, G. 一种可扩展的多核架构，具有用于动态神用于动态神用于动态神经形态异歙存结构। ਮੋਰਾਡੀ, ਐਸ., ਕਿਆਓ, ਐਨ., ਸਟੇਫਨੀਨੀ, ਐੱਫ. ਅਤੇ ਇੰਦੀਵੇਰੀ, ਜੀ. ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਨਿਊਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (DYNAP) ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਮੈਮੋਰੀ ਬਣਤਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਫੈਲਣਯੋਗ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ।ਮੋਰਾਡੀ ਐਸ., ਕਿਆਓ ਐਨ., ਸਟੇਫਨੀਨੀ ਐਫ. ਅਤੇ ਇੰਡੀਵੀਰੀ ਜੀ. ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ (ਡੀਵਾਈਐਨਏਪੀ) ਲਈ ਵਿਪਰੀਤ ਮੈਮੋਰੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਕੇਲੇਬਲ ਮਲਟੀਕੋਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ।ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਵਿਗਿਆਨ 'ਤੇ IEEE ਲੈਣ-ਦੇਣ। ਬਿਜਲੀ ਸਿਸਟਮ. 12, 106–122 (2018).
ਡੇਵਿਸ, ਐੱਮ. ਐਟ ਅਲ. ਲੋਹੀ: ਏਮਬੈਡਡ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ। IEEE ਮਾਈਕ੍ਰੋ 38, 82–99 (2018)।
Furber, SB, Galluppi, F., Temple, S. & Plana, LA The SpiNNaker ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ। Furber, SB, Galluppi, F., Temple, S. & Plana, LA The SpiNNaker ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ।Ferber SB, Galluppi F., Temple S. ਅਤੇ Plana LA SpiNNaker ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ।Ferber SB, Galluppi F., Temple S. ਅਤੇ Plana LA SpiNNaker ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ IEEE 102, 652–665 (2014)।
ਲਿਊ, ਐੱਸ.-ਕੇ. ਅਤੇ ਡੇਲਬਰਕ, ਟੀ. ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸੰਵੇਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ। ਅਤੇ ਡੇਲਬਰਕ, ਟੀ. ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸੰਵੇਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ।ਅਤੇ ਡੇਲਬਰੁਕ ਟੀ. ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸੰਵੇਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ। ਅਤੇ ਡੇਲਬਰਕ, ਟੀ. 神经形态感觉系统. ਅਤੇ ਡੇਲਬਰਕ, ਟੀ.ਅਤੇ ਡੇਲਬਰੁਕ ਟੀ. ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸੰਵੇਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ।
ਚੋਪ, ਟੀ. ਐਟ ਅਲ. ਸੰਯੁਕਤ ਧੁਨੀ ਸਰੋਤ ਸਥਾਨਕਕਰਨ ਅਤੇ ਟੱਕਰ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸੰਵੇਦੀ ਏਕੀਕਰਣ। 2019 ਵਿੱਚ ਬਾਇਓਮੈਡੀਕਲ ਸਰਕਟਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ (BioCAS), (IEEE Ed.) 1–4 (2019) ਉੱਤੇ IEEE ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ।
Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. ਸਟੀਰੀਓ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪਾਈਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ। Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. ਸਟੀਰੀਓ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪਾਈਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ।Risi N, Aymar A, Donati E, Solinas S, ਅਤੇ Indiveri G. A ਸਪਾਈਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਟੀਰੀਓਵਿਜ਼ਨ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ। 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. ਰਿਸੀ, ਐਨ., ਆਈਮਾਰ, ਏ., ਡੋਨਾਤੀ, ਈ., ਸੋਲਿਨਾਸ, ਐਸ. ਐਂਡ ਇੰਦੀਵੇਰੀ, ਜੀ.Risi N, Aimar A, Donati E, Solinas S, ਅਤੇ Indiveri G. ਸਟੀਰੀਓ ਵਿਜ਼ਨ ਲਈ ਸਪਾਈਕ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ।ਸਾਹਮਣੇ ਨਿਊਰੋਰੋਬੋਟਿਕਸ 14, 93 (2020)।
Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. ਘਟਨਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਟੀਰੀਓ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਲਈ 3Dperception ਦਾ ਇੱਕ ਸਪਾਈਕਿੰਗ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ। Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. ਘਟਨਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਟੀਰੀਓ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਲਈ 3Dperception ਦਾ ਇੱਕ ਸਪਾਈਕਿੰਗ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ।Oswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R., ਅਤੇ Indiveri, G. ਇਵੈਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਟੀਰੀਓ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਇੱਕ 3D ਪਲੱਸਡ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰਸੈਪਸ਼ਨ ਮਾਡਲ। 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., ਅਤੇ Indiveri, G. ਇੱਕ ਇਵੈਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰੋਮੋਰਫਿਕ ਸਟੀਰੀਓ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਸਪਾਈਕਡ 3Dperception ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ।ਵਿਗਿਆਨ. ਰਿਪੋਰਟ 7, 1–11 (2017)।
ਡਾਲਗਟੀ, ਟੀ. ਐਟ ਅਲ. ਕੀੜੇ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮੋਸ਼ਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਰੋਧਕ ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਬਰਸਟੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਬਾਇਓਨਿਕ ਬਾਇਓਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਿਸਟਮ. 10928, 115–128 (2018)।
ਡੀ'ਐਂਜਲੋ, ਜੀ. ਐਟ ਅਲ. ਟੈਂਪੋਰਲ ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਅਲ ਕੋਡਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਵੈਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਨਕੀ ਮੋਸ਼ਨ ਖੋਜ। ਸਾਹਮਣੇ ਨਿਊਰੋਲੋਜੀ. 14, 451 (2020)।