Programu za uchakataji wa data za ulimwengu halisi zinahitaji mifumo ya kompyuta iliyoshikana, ya muda wa chini, na yenye nguvu ndogo. Kwa uwezo wa kompyuta inayoendeshwa na hafla, usanifu wa ziada wa chuma-oksidi-semiconductor mseto wa kumbukumbu wa neuromorphic hutoa msingi bora wa maunzi kwa kazi kama hizo. Ili kuonyesha uwezo kamili wa mifumo kama hii, tunapendekeza na kwa majaribio kuonyesha suluhisho la kina la uchakataji wa vitambuzi kwa programu za ujanibishaji wa vitu vya ulimwengu halisi. Kuchora msukumo kutoka kwa neuroanatomia ya bundi ghalani, tumeunda mfumo wa ujanibishaji wa kitu unaoongozwa na matukio, unaoongozwa na matukio ambao unachanganya transducer ya kisasa zaidi ya piezoelectric micromechanical transducer na kumbukumbu ya kiinzani ya neuromorphic ya hesabu. Tunaonyesha vipimo vya mfumo uliobuniwa ambao unajumuisha kitambua matukio cha kustahimili kinachokiuka kumbukumbu, saketi ya laini ya kuchelewa na kibadilishaji mwangaza kinachoweza kubinafsishwa kikamilifu. Tunatumia matokeo haya ya majaribio ili kurekebisha uigaji katika kiwango cha mfumo. Uigaji huu kisha hutumika kutathmini azimio la angular na ufanisi wa nishati wa modeli ya ujanibishaji wa kitu. Matokeo yanaonyesha kwamba mbinu yetu inaweza kuwa amri kadhaa za ufanisi zaidi wa nishati kuliko vidhibiti vidogo vinavyofanya kazi sawa.
Tunaingia katika enzi ya kompyuta inayoenea kila mahali ambapo idadi ya vifaa na mifumo iliyotumwa inakua kwa kasi ili kutusaidia katika maisha yetu ya kila siku. Mifumo hii inatarajiwa kufanya kazi mfululizo, ikitumia nguvu kidogo iwezekanavyo huku ikijifunza kutafsiri data inayokusanya kutoka kwa vitambuzi vingi kwa wakati halisi na kutoa matokeo ya mfumo wa jozi kama matokeo ya uainishaji au kazi za utambuzi. Mojawapo ya hatua muhimu zaidi zinazohitajika ili kufikia lengo hili ni kutoa taarifa muhimu na fupi kutoka kwa data yenye kelele na ambayo mara nyingi haijakamilika. Mbinu za uhandisi za kawaida kwa kawaida sampuli za ishara za sensor kwa kiwango cha mara kwa mara na cha juu, na kuzalisha kiasi kikubwa cha data hata kwa kukosekana kwa pembejeo muhimu. Kwa kuongeza, mbinu hizi hutumia mbinu changamano za usindikaji wa mawimbi ya dijiti ili kuchakata kabla ya data ya ingizo (mara nyingi huwa na kelele). Badala yake, baiolojia hutoa masuluhisho mbadala ya kuchakata data ya hisi yenye kelele kwa kutumia mbinu zisizo na nishati, zisizolingana, zinazoendeshwa na matukio (spikes)2,3. Kompyuta ya neuromorphic inachukua msukumo kutoka kwa mifumo ya kibiolojia ili kupunguza gharama za computational kulingana na mahitaji ya nishati na kumbukumbu ikilinganishwa na mbinu za jadi za usindikaji wa ishara4,5,6. Hivi majuzi, mifumo bunifu ya msingi wa ubongo inayotekeleza mitandao ya neva ya msukumo (TrueNorth7, BrainScaleS8, DYNAP-SE9, Loihi10, Spinnaker11) imeonyeshwa. Wachakataji hawa hutoa nguvu ya chini, suluhu za latency za chini kwa kujifunza kwa mashine na uundaji wa mzunguko wa gamba. Ili kutumia kikamilifu ufanisi wao wa nishati, vichakataji hivi vya neuromorphic lazima viunganishwe moja kwa moja na vitambuzi vinavyoendeshwa na tukio12,13. Hata hivyo, leo kuna vifaa vichache tu vya kugusa ambavyo hutoa moja kwa moja data inayoendeshwa na tukio. Mifano maarufu ni vihisi vinavyobadilika vya kuona (DVS) vya programu za maono kama vile ufuatiliaji na utambuzi wa mwendo14,15,16,17 silicon cochlea18 na vihisi vya kusikia vya neuromorphic (NAS)19 kwa usindikaji wa mawimbi ya kusikia, vitambuzi vya kunusa20 na mifano21,22 ya mguso. . sensorer texture.
Katika karatasi hii, tunawasilisha mfumo mpya wa usindikaji wa kusikia unaoendeshwa na tukio uliotengenezwa na kutumiwa kwa ujanibishaji wa kitu. Hapa, kwa mara ya kwanza, tunaelezea mfumo wa mwisho hadi mwisho wa ujanibishaji wa kitu kilichopatikana kwa kuunganisha transducer ya kisasa ya piezoelectric micromachined ultrasonic (pMUT) na grafu ya computational kulingana na kumbukumbu ya kupinga neuromorphic (RRAM). Usanifu wa kompyuta ya kumbukumbu kwa kutumia RRAM ni suluhisho la kuahidi la kupunguza matumizi ya nguvu23,24,25,26,27,28,29. Ukosefu wao wa asili usio na tete—usiohitaji matumizi amilifu ya nishati ili kuhifadhi au kusasisha maelezo—unafaa kikamilifu na hali ya kutopatana, inayoendeshwa na matukio ya kompyuta ya neuromorphic, na kusababisha utumiaji wa nishati karibu kutokuwepo wakati mfumo haufanyi kazi. Vipitishio vya upitishaji vya ultrasonic vilivyo na mashine za piezoelectric (pMUTs) ni vya bei nafuu, vipitishio vya ultrasonic vilivyotengenezwa kwa silicon vyenye uwezo wa kufanya kazi kama visambazaji na vipokezi30,31,32,33,34. Ili kuchakata mawimbi yaliyopokewa na vitambuzi vilivyojengewa ndani, tulichochewa na neuroanatomy35,36,37 ya bundi ghalani. Bundi ghalani Tyto alba anajulikana kwa uwezo wake wa ajabu wa kuwinda usiku kutokana na mfumo mzuri sana wa ujanibishaji wa kusikia. Ili kuhesabu eneo la mawindo, mfumo wa ujanibishaji wa bundi ghalani husimba wakati wa kukimbia (ToF) wakati mawimbi ya sauti kutoka kwa mawindo hufikia kila sikio la bundi au vipokezi vya sauti. Kwa kuzingatia umbali kati ya masikio, tofauti kati ya vipimo viwili vya ToF (Interural Time Difference, ITD) hufanya iwezekane kukokotoa kwa uchanganuzi nafasi ya azimuth ya lengo. Ingawa mifumo ya kibayolojia haifai kwa utatuzi wa milinganyo ya aljebra, inaweza kutatua matatizo ya ujanibishaji kwa ufanisi mkubwa. Mfumo wa neva wa bundi wa ghalani hutumia seti ya kigunduzi cha bahati mbaya (CD) 35 niuroni (yaani, niuroni zenye uwezo wa kutambua uhusiano wa muda kati ya miiba inayoeneza chini hadi miisho ya kusisimua ya kuunganika)38,39 iliyopangwa katika grafu za kukokotoa ili kutatua matatizo ya nafasi.
Utafiti wa awali umeonyesha kuwa maunzi ya ziada ya metal-oksidi-semiconductor (CMOS) na maunzi ya neuromorphic yenye msingi wa RRAM yaliyochochewa na kolikulasi duni ("cortex ya kusikia") ya bundi ghalani ni njia bora ya kukokotoa nafasi kwa kutumia ITD13, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46. Hata hivyo, uwezo wa mifumo kamili ya neuromorphic inayounganisha viashiria vya ukaguzi na grafu za hesabu za neuromorphic bado haijaonyeshwa. Shida kuu ni utofauti wa asili wa saketi za analogi za CMOS, ambazo huathiri usahihi wa utambuzi wa mechi. Hivi majuzi, utekelezaji mbadala wa nambari za makadirio ya ITD47 yameonyeshwa. Katika karatasi hii, tunapendekeza kutumia uwezo wa RRAM kubadilisha thamani ya upitishaji kwa njia isiyo na tete ili kukabiliana na kutofautiana kwa nyaya za analogi. Tulitekeleza mfumo wa majaribio unaojumuisha utando mmoja wa kusambaza wa pMUT unaofanya kazi kwa kasi ya 111.9 kHz, utando mbili za pMUT zinazopokea (sensa) zinazoiga masikio ya bundi ghalani, na moja . Tuliangazia mfumo wa utambuzi wa pMUT na grafu ya ukokotoaji ya ITD yenye msingi wa RRAM ili kujaribu mfumo wetu wa ujanibishaji na kutathmini ubora wake wa angular.
Tunalinganisha mbinu yetu na utekelezaji wa kidijitali kwenye kidhibiti kidogo kinachotekeleza kazi sawa ya ujanibishaji kwa kutumia mbinu za kawaida za uwekaji mwanga au niuromorphic, pamoja na safu ya lango linaloweza kupangwa (FPGA) kwa ukadiriaji wa ITD unaopendekezwa kwenye marejeleo. 47. Ulinganisho huu unaonyesha ufanisi wa nguvu wa ushindani wa mfumo wa neuromorphic wa analogi wa RRAM unaopendekezwa.
Mojawapo ya mifano ya kuvutia zaidi ya mfumo sahihi na bora wa ujanibishaji wa kitu inaweza kupatikana katika bundi ghalani35,37,48. Wakati wa machweo na alfajiri, bundi wa ghalani (Tyto Alba) kimsingi hutegemea kusikiliza tu, akitafuta kwa bidii mawindo madogo kama vile voles au panya. Wataalamu hawa wa ukaguzi wanaweza kuainisha ishara za kusikia kutoka kwa mawindo kwa usahihi wa kushangaza (takriban 2°)35, kama inavyoonyeshwa kwenye Mchoro 1a. Bundi ghalani hugundua eneo la vyanzo vya sauti katika azimuth (mlalo) kutoka kwa tofauti ya wakati unaoingia wa kukimbia (ITD) kutoka chanzo cha sauti hadi masikio mawili. Mbinu ya kukokotoa ya ITD ilipendekezwa na Jeffress49,50 ambayo inategemea jiometri ya neural na inahitaji vipengele viwili muhimu: akzoni, nyuzinyuzi za neva za neuroni zinazofanya kazi kama mstari wa kuchelewa, na safu ya nyuroni za kitambua bahati mbaya zilizopangwa katika mfumo wa kukokotoa. grafu kama inavyoonyeshwa kwenye Mchoro 1b. Sauti hufikia sikio kwa kuchelewa kwa wakati unaotegemea azimuth (ITD). Kisha sauti inabadilishwa kuwa muundo wa mwiba katika kila sikio. Akzoni za masikio ya kushoto na kulia hufanya kama mistari ya kuchelewa na kuungana kwenye neurons za CD. Kinadharia, ni neuroni moja tu katika safu ya niuroni zinazolingana itapokea ingizo kwa wakati mmoja (ambapo ucheleweshaji utaghairiwa kabisa) na itawaka moto kwa kiwango cha juu zaidi (seli za jirani pia zitawaka, lakini kwa masafa ya chini). Kuamilisha niuroni fulani husimba nafasi ya lengwa angani bila kubadilisha zaidi ITD hadi pembe. Dhana hii imefupishwa katika Mchoro 1c: kwa mfano, ikiwa sauti inatoka upande wa kulia wakati ishara ya pembejeo kutoka sikio la kulia inasafiri njia ndefu kuliko njia kutoka sikio la kushoto, fidia kwa idadi ya ITDs, kwa mfano; wakati neuron 2 inalingana. Kwa maneno mengine, kila CD hujibu kwa ITD fulani (pia inajulikana kama ucheleweshaji bora) kwa sababu ya kuchelewa kwa axonal. Kwa hivyo, ubongo hubadilisha habari za muda kuwa habari za anga. Ushahidi wa anatomia wa utaratibu huu umepatikana37,51. Neuroni kuu zilizofungwa kwa awamu huhifadhi taarifa za muda kuhusu sauti zinazoingia: kama jina lao linavyodokeza, huwaka kwa awamu fulani za mawimbi. Neuroni za kitambua bahati mbaya za modeli ya Jeffress zinaweza kupatikana kwenye msingi wa lamina. Wanapokea habari kutoka kwa niuroni za macronuclear, ambazo axoni zake hufanya kama mistari ya kuchelewesha. Kiasi cha kuchelewa kinachotolewa na mstari wa kuchelewa kinaweza kuelezewa na urefu wa axon, pamoja na muundo mwingine wa myelination ambao hubadilisha kasi ya uendeshaji. Kwa kuhamasishwa na mfumo wa kusikia wa bundi wa ghalani, tumeunda mfumo wa biomimetic kwa vitu vya ujanibishaji. Masikio hayo mawili yanawakilishwa na vipokezi viwili vya pMUT. Chanzo cha sauti ni pMUT transmitter iko kati yao (Mchoro 1a), na grafu ya computational huundwa na gridi ya nyaya za CD za RRAM (Kielelezo 1b, kijani), ikicheza jukumu la neurons za CD ambazo pembejeo zao zimechelewa. kupitia saketi, mistari ya kuchelewa (bluu) hufanya kama akzoni kwenye kibaiolojia. Mfumo wa hisia unaopendekezwa hutofautiana katika mzunguko wa uendeshaji kutoka kwa bundi, ambaye mfumo wake wa kusikia unafanya kazi katika safu ya 1-8 kHz, lakini sensorer za pMUT zinazofanya kazi karibu 117 kHz hutumiwa katika kazi hii. Uchaguzi wa transducer ya ultrasonic inazingatiwa kulingana na vigezo vya kiufundi na optimization. Kwanza, kuweka kikomo cha kipimo data kwa masafa moja inaboresha usahihi wa kipimo na kurahisisha hatua ya baada ya kuchakata. Kwa kuongeza, operesheni katika ultrasound ina faida kwamba mapigo yaliyotolewa hayasikiki, kwa hiyo usiwasumbue watu, kwani upeo wao wa kusikia ni ~ 20-20 kHz.
bundi ghalani hupokea mawimbi ya sauti kutoka kwa lengo, katika kesi hii kusonga mawindo. Wakati wa kukimbia (ToF) wa wimbi la sauti ni tofauti kwa kila sikio (isipokuwa mawindo ni moja kwa moja mbele ya bundi). Mstari wa nukta unaonyesha njia ambayo mawimbi ya sauti huchukua ili kufikia masikio ya bundi wa ghalani. Mawindo yanaweza kuwekwa ndani kwa njia sahihi katika ndege iliyo mlalo kulingana na tofauti ya urefu kati ya njia mbili za akustika na tofauti inayolingana ya muda wa interaural (ITD) (picha ya kushoto ikiongozwa na rejeleo 74, hakimiliki 2002, Society for Neuroscience). Katika mfumo wetu, kisambaza data cha pMUT (bluu iliyokolea) hutoa mawimbi ya sauti ambayo yanaruka kutoka kwa lengo. Mawimbi ya ultrasound yaliyoakisiwa hupokelewa na vipokezi viwili vya pMUT (kijani hafifu) na kuchakatwa na kichakataji cha neuromorphic (kulia). b Muundo wa kimahesabu wa ITD (Jeffress) unaoelezea jinsi sauti zinazoingia kwenye masikio ya bundi zinavyosimbwa kwanza kama miiba iliyofungwa kwa awamu kwenye kiini kikubwa (NM) na kisha kutumia gridi ya kijiometri iliyopangwa kijiometri ya vigunduzi vinavyolingana kwenye kiini cha lamela. Inachakata (Uholanzi) (kushoto). Mchoro wa grafu ya hesabu ya neuroITD inayochanganya mistari ya ucheleweshaji na niuroni za kitambua bahati mbaya, mfumo wa kihisia cha kibaolojia wa bundi unaweza kuigwa kwa kutumia saketi za neuromorphic za RRAM (kulia). c Schematic ya utaratibu mkuu wa Jeffress, kutokana na tofauti katika ToF, masikio mawili hupokea vichocheo vya sauti kwa nyakati tofauti na kutuma axoni kutoka mwisho wote hadi kwa detector. Akzoni ni sehemu ya mfululizo wa niuroni za kitambua bahati mbaya (CD), ambayo kila moja hujibu kwa kuchagua pembejeo zinazohusiana sana na wakati. Kwa hivyo, ni CD tu ambazo pembejeo zake hufika na tofauti ndogo zaidi ya wakati ndizo zenye msisimko wa hali ya juu (ITD inafidiwa haswa). Kisha CD itasimba nafasi ya angular ya lengo.
Piezoelectric micromechanical ultrasonic transducers ni transducers scalable ultrasonic ambayo inaweza kuunganishwa na teknolojia ya juu ya CMOS31,32,33,52 na kuwa na voltage ya awali ya chini na matumizi ya nguvu kuliko transducers ya jadi ya volumetric53. Katika kazi yetu, kipenyo cha membrane ni 880 µm, na mzunguko wa resonant husambazwa katika aina mbalimbali za 110-117 kHz (Mchoro 2a, angalia Mbinu kwa maelezo). Katika kundi la vifaa kumi vya majaribio, kipengele cha wastani cha ubora kilikuwa takriban 50 (rejelea 31). Teknolojia imefikia ukomavu wa kiviwanda na haijahamasishwa kwa kila sekunde. Kuchanganya taarifa kutoka kwa filamu tofauti za pMUT ni mbinu inayojulikana sana, na taarifa za pembe zinaweza kupatikana kutoka kwa pMUT kwa kutumia, kwa mfano, mbinu za kutengeneza miale31,54. Hata hivyo, uchakataji wa mawimbi unaohitajika ili kutoa maelezo ya pembe haufai kwa vipimo vya chini vya nishati. Mfumo unaopendekezwa unachanganya sakiti ya kuchakata data ya neuromorphic pMUT na grafu ya kompyuta ya neuromorphic yenye msingi wa RRAM iliyochochewa na modeli ya Jeffress (Kielelezo 2c), ikitoa suluhisho mbadala la ufanisi wa nishati na linalobanwa na rasilimali. Tulifanya jaribio ambapo vitambuzi viwili vya pMUT viliwekwa takriban sentimita 10 kutoka kwa kila mmoja ili kutumia sauti tofauti za ToF zinazopokelewa na membrane mbili zinazopokea. pMUT moja inayofanya kazi kama kisambazaji hukaa kati ya vipokezi. Lengo lilikuwa sahani ya PVC yenye upana wa 12 cm, iko umbali wa D mbele ya kifaa cha pMUT (Mchoro 2b). Mpokeaji hurekodi sauti iliyoonyeshwa kutoka kwa kitu na humenyuka iwezekanavyo wakati wa kifungu cha wimbi la sauti. Rudia jaribio kwa kubadilisha nafasi ya kitu, imedhamiriwa na umbali D na pembe θ. Imehamasishwa na kiungo. 55, tunapendekeza uchakataji wa awali wa neuromorphic wa mawimbi ghafi ya pMUT ili kubadilisha mawimbi yanayoakisiwa kuwa kilele ili kuingiza grafu ya hesabu ya neuromorphic. ToF inayolingana na kilele cha amplitude hutolewa kutoka kwa kila chaneli mbili na kusimba kama muda kamili wa vilele mahususi. Kwenye mtini. 2c inaonyesha sakiti inayohitajika ili kusawazisha kihisishi cha pMUT kwa grafu ya ukokotoaji inayotegemea RRAM: kwa kila vipokezi viwili vya pMUT, mawimbi ghafi huchujwa kwa mkanda ili kulainisha, kurekebisha, na kisha kupitishwa kwa kiunganishi kinachovuja katika hali ya kushinda. kizingiti kinachobadilika (Kielelezo 2d) huunda tukio la kutoa (mwiba) na kurusha (LIF) neuroni: muda wa mwiba wa kutoa husimba wakati wa kukimbia uliotambuliwa. Kiwango cha juu cha LIF kimerekebishwa dhidi ya jibu la pMUT, na hivyo kupunguza utofauti wa pMUT kutoka kifaa hadi kifaa. Kwa mbinu hii, badala ya kuhifadhi wimbi zima la sauti kwenye kumbukumbu na kuichakata baadaye, tunatoa tu kilele kinacholingana na ToF ya wimbi la sauti, ambayo huunda pembejeo kwa grafu ya computational ya kumbukumbu ya kupinga. Miiba hutumwa moja kwa moja kwa mistari ya kuchelewa na kusawazishwa na moduli za kugundua mechi katika grafu za ukokotoaji wa neuromorphic. Kwa sababu hutumwa kwenye milango ya transistors, hakuna mzunguko wa ziada wa amplification unahitajika (angalia Mchoro wa ziada wa 4 kwa maelezo). Ili kutathmini usahihi wa ujanibishaji wa angular unaotolewa na pMUT na mbinu inayopendekezwa ya kuchakata mawimbi, tulipima ITD (yaani, tofauti ya wakati kati ya matukio ya kilele yanayotokana na vipokezi viwili) kwani umbali na pembe ya kitu kilitofautiana. Kisha uchambuzi wa ITD ulibadilishwa kuwa pembe (angalia Mbinu) na kupangwa dhidi ya nafasi ya kitu: kutokuwa na uhakika katika ITD iliyopimwa iliongezeka kwa umbali na angle kwa kitu (Mchoro 2e, f). Tatizo kuu ni uwiano wa kilele-kwa-kelele (PNR) katika jibu la pMUT. Kitu cha mbali zaidi, chini ya ishara ya acoustic, na hivyo kupunguza PNR (Mchoro 2f, mstari wa kijani). Kupungua kwa PNR husababisha kuongezeka kwa kutokuwa na uhakika katika makadirio ya ITD, na kusababisha ongezeko la usahihi wa ujanibishaji (Mchoro 2f, mstari wa bluu). Kwa kitu kilicho umbali wa cm 50 kutoka kwa mtoaji, usahihi wa angular wa mfumo ni takriban 10 °. Kizuizi hiki kinachowekwa na sifa za sensor kinaweza kuboreshwa. Kwa mfano, shinikizo lililotumwa na emitter linaweza kuongezeka, na hivyo kuongeza voltage inayoendesha membrane ya pMUT. Suluhisho lingine la kukuza ishara iliyopitishwa ni kuunganisha visambazaji vingi 56. Suluhisho hizi zitaongeza anuwai ya kugundua kwa gharama ya kuongezeka kwa gharama za nishati. Maboresho ya ziada yanaweza kufanywa kwa upande wa kupokea. Sakafu ya kelele ya kipokeaji cha pMUT inaweza kupunguzwa kwa kiasi kikubwa kwa kuboresha muunganisho kati ya pMUT na amplifier ya hatua ya kwanza, ambayo kwa sasa inafanywa kwa miunganisho ya waya na nyaya za RJ45.
Picha ya fuwele ya pMUT iliyo na utando sita wa 880 µm uliounganishwa kwa kiwango cha lami cha 1.5 mm. b Mchoro wa mpangilio wa kupimia. Lengo liko katika nafasi ya azimuth θ na kwa umbali D. Kisambazaji cha pMUT hutoa mawimbi ya 117.6 kHz ambayo hutoka kwenye lengo na kufikia vipokezi viwili vya pMUT vilivyo na muda tofauti wa safari (ToF). Tofauti hii, inayofafanuliwa kama tofauti ya saa za sauti (ITD), husimba nafasi ya kitu na inaweza kukadiriwa kwa kukadiria mwitikio wa kilele wa vipokea sauti viwili. c Mpangilio wa hatua za uchakataji wa awali za kubadilisha mawimbi mbichi ya pMUT kuwa mifuatano ya mwiba (yaani, ingizo kwenye jedwali la kukokotoa la neuromorphic). Vihisi vya pMUT na grafu za hesabu za neuromorphic zimetungwa na kujaribiwa, na uchakataji wa awali wa neuromorphic unategemea uigaji wa programu. d Mwitikio wa utando wa pMUT unapopokea mawimbi na mabadiliko yake kuwa kikoa cha mwiba. e Usahihi wa kimajaribio wa angular kama utendaji wa pembe ya kitu (Θ) na umbali (D) hadi kitu kinacholengwa. Mbinu ya uchimbaji wa ITD inahitaji azimio la chini la angular la takriban 4°C. f Usahihi wa angular (mstari wa bluu) na uwiano unaolingana wa kilele-kwa-kelele (mstari wa kijani) dhidi ya umbali wa kitu kwa Θ = 0.
Kumbukumbu inayostahimili huhifadhi habari katika hali ya upitishaji isiyo na tete. Kanuni ya msingi ya njia ni kwamba marekebisho ya nyenzo katika ngazi ya atomiki husababisha mabadiliko katika conductivity yake ya umeme57. Hapa tunatumia kumbukumbu inayokinza yenye msingi wa oksidi inayojumuisha safu ya 5nm ya hafnium dioksidi iliyowekwa kati ya titani ya juu na chini na elektrodi za nitridi ya titani. Uendeshaji wa vifaa vya RRAM unaweza kubadilishwa kwa kutumia mawimbi ya sasa/voltage ambayo huunda au kuvunja nyuzinyuzi zinazopitisha nafasi za oksijeni kati ya elektrodi. Tuliunganisha vifaa hivyo58 katika mchakato wa CMOS wa nm 130 ili kuunda mzunguko wa nyuromorphic uliobuniwa unaotekelezea kigunduzi cha bahati mbaya na saketi ya laini ya kuchelewa (Mchoro 3a). Asili isiyo na tete na ya analogi ya kifaa, pamoja na asili inayoendeshwa na tukio la mzunguko wa neuromorphic, hupunguza matumizi ya nguvu. Mzunguko una kazi ya kuzima / papo hapo: inafanya kazi mara moja baada ya kugeuka, kuruhusu nguvu kuzimwa kabisa wakati mzunguko haufanyi kazi. Vitalu kuu vya ujenzi wa mpango uliopendekezwa vinaonyeshwa kwenye mtini. 3b. Ina miundo ya N sambamba ya kipingamizi kimoja cha transistor (1T1R) ambayo husimba uzani wa sinepsi ambapo mikondo yenye uzani huchukuliwa, hudungwa kwenye sinepsi ya kawaida ya kiunganishi cha jozi tofauti (DPI)59, na hatimaye hudungwa kwenye sinepsi kwa kuunganishwa na kuvuja. iliyoamilishwa (LIF) neuron 60 (tazama Mbinu kwa maelezo zaidi). Upandaji wa pembejeo hutumiwa kwenye lango la muundo wa 1T1R kwa namna ya mlolongo wa mapigo ya voltage na muda kwa utaratibu wa mamia ya nanoseconds. Kumbukumbu inayokinza inaweza kuwekwa katika hali ya juu ya upitishaji hewa (HCS) kwa kutumia marejeleo chanya ya nje kwa Vtop wakati Vbottom inapowekwa msingi, na kuweka upya hali ya upitishaji hewa ya chini (LCS) kwa kutumia volti chanya kwa Vbottom wakati Vtop imezimwa. Thamani ya wastani ya HCS inaweza kudhibitiwa kwa kupunguza sasa ya programu (kufuata) ya SET (ICC) na voltage ya lango-chanzo cha transistor ya mfululizo (Mchoro 3c). Kazi za RRAM katika mzunguko ni mbili: zinaelekeza na uzito wa mapigo ya pembejeo.
Inachanganua hadubini ya elektroni (SEM) ya kifaa cha bluu HfO2 1T1R RRAM iliyounganishwa katika teknolojia ya CMOS ya nm 130 na transistors za kuchagua (upana wa nm 650) kwa kijani. b Vitalu vya msingi vya ujenzi wa schema ya neuromorphic inayopendekezwa. Mipigo ya voltage ya pembejeo (kilele) Vin0 na Vin1 hutumia Iweight ya sasa, ambayo ni sawia na hali ya uendeshaji G0 na G1 ya muundo wa 1T1R. Mkondo huu unadungwa kwenye sinepsi za DPI na husisimua niuroni za LIF. RRAM G0 na G1 zimesakinishwa katika HCS na LCS mtawalia. c Utendaji wa msongamano limbikizi wa upitishaji kwa kundi la vifaa vya 16K RRAM kama utendaji wa ulinganishaji wa sasa wa ICC, ambao hudhibiti kwa ufanisi kiwango cha upitishaji. d Vipimo vya mzunguko katika (a) vinavyoonyesha kuwa G1 (katika LCS) huzuia ingizo kutoka kwa Vin1 (kijani), na kwa hakika voltage ya utando wa niuroni ya pato huitikia tu ingizo la bluu kutoka Vin0. RRAM huamua kwa ufanisi miunganisho kwenye mzunguko. e Upimaji wa mzunguko katika (b) kuonyesha athari ya thamani ya conductance G0 kwenye voltage ya membrane Vmem baada ya kutumia pigo la voltage Vin0. Uendeshaji zaidi, majibu yana nguvu zaidi: kwa hivyo, kifaa cha RRAM hutumia uzani wa uunganisho wa I/O. Vipimo vilifanywa kwenye saketi na kuonyesha kazi mbili za RRAM, uelekezaji na uzani wa mipigo ya pembejeo.
Kwanza, kwa kuwa kuna hali mbili za msingi za upitishaji (HCS na LCS), RRAM zinaweza kuzuia au kukosa mipigo ya uingizaji zinapokuwa katika majimbo ya LCS au HCS, mtawalia. Matokeo yake, RRAM huamua kwa ufanisi uhusiano katika mzunguko. Huu ndio msingi wa kuweza kusanidi upya usanifu. Ili kuonyesha hili, tutaelezea utekelezaji wa mzunguko uliotengenezwa wa kuzuia mzunguko kwenye Mchoro 3b. RRAM inayolingana na G0 imewekwa kwenye HCS, na ya pili ya RRAM G1 imewekwa kwenye LCS. Mipigo ya kuingiza inatumika kwa Vin0 na Vin1. Athari za misururu miwili ya mipigo ya pembejeo zilichanganuliwa katika nyuroni za pato kwa kukusanya voltage ya utando wa nyuro na mawimbi ya pato kwa kutumia oscilloscope. Jaribio lilifanikiwa wakati kifaa cha HCS (G0) pekee kiliunganishwa kwenye mapigo ya niuroni ili kuchochea mvutano wa utando. Hii inaonyeshwa katika Mchoro wa 3d, ambapo treni ya mapigo ya bluu husababisha voltage ya utando kukusanyika kwenye capacitor ya membrane, wakati treni ya mapigo ya kijani huweka voltage ya utando thabiti.
Kazi ya pili muhimu ya RRAM ni utekelezaji wa uzito wa uunganisho. Kwa kutumia marekebisho ya utendakazi wa analogi ya RRAM, miunganisho ya I/O inaweza kupimwa ipasavyo. Katika jaribio la pili, kifaa cha G0 kiliwekwa kwa viwango tofauti vya HCS, na mipigo ya ingizo ilitumiwa kwenye ingizo la VIn0. Pulse ya ingizo huchota mkondo (Iweight) kutoka kwa kifaa, ambayo ni sawia na upitishaji na uwezo unaolingana wa kushuka Vtop - Vbot. Mkondo huu wa uzani kisha hudungwa kwenye sinepsi za DPI na niuroni za pato za LIF. Voltage ya membrane ya neurons ya pato ilirekodiwa kwa kutumia oscilloscope na kuonyeshwa kwenye Mchoro 3d. Kilele cha volteji cha membrane ya nyuro katika kukabiliana na mpigo mmoja wa ingizo ni sawia na upitishaji wa kumbukumbu inayostahimili uwezo wa kustahimili uwezo wa kustahimili uwezo wa kustahimili hali ya hewa, jambo linaloonyesha kwamba RRAM inaweza kutumika kama kipengele kinachoweza kupangwa cha uzito wa sinepsi. Majaribio haya mawili ya awali yanaonyesha kuwa jukwaa la neuromorphic linalopendekezwa la RRAM linaweza kutekeleza vipengele vya msingi vya utaratibu wa msingi wa Jeffress, yaani, mstari wa kuchelewa na mzunguko wa kitambua bahati mbaya. Jukwaa la mzunguko hujengwa kwa kuweka vizuizi vinavyofuatana kando, kama vile vizuizi vilivyo kwenye Mchoro 3b, na kuunganisha lango lao kwenye mstari wa kawaida wa ingizo. Tulibuni, kuunda, na kujaribu mfumo wa neuromorphic unaojumuisha niuroni mbili za pato zinazopokea pembejeo mbili (Mchoro 4a). Mchoro wa mzunguko umeonyeshwa kwenye Mchoro 4b. Matrix ya juu ya 2 × 2 RRAM inaruhusu mipigo ya pembejeo kuelekezwa kwa neurons mbili za pato, wakati matrix ya chini ya 2 × 2 inaruhusu miunganisho ya mara kwa mara ya neurons mbili (N0, N1). Tunaonyesha kuwa mfumo huu unaweza kutumika pamoja na usanidi wa laini ya kuchelewa na vitendakazi viwili tofauti vya kutambua matukio, kama inavyoonyeshwa na vipimo vya majaribio katika Mtini. 4c-e.
Mchoro wa mzunguko unaoundwa na niuroni mbili za pato N0 na N1 zinazopokea pembejeo mbili 0 na 1. Vifaa vinne vya juu vya safu hufafanua miunganisho ya sinepsi kutoka kwa ingizo hadi pato, na seli nne za chini hufafanua miunganisho inayojirudia kati ya niuroni. RRAM za rangi huwakilisha vifaa vilivyosanidiwa katika HCS upande wa kulia: vifaa katika HCS huruhusu miunganisho na kuwakilisha uzani, huku vifaa vilivyo katika LCS huzuia mipigo ya kuingiza data na kuzima miunganisho ya matokeo. b Mchoro wa mzunguko (a) na moduli nane za RRAM zilizoangaziwa kwa bluu. c Mistari ya ucheleweshaji huundwa kwa kutumia tu mienendo ya sinepsi za DPI na niuroni za LIF. RRAM ya kijani imewekwa kufanya utendakazi wa juu vya kutosha kuweza kusababisha hitilafu kwenye pato baada ya kuchelewa kwa ingizo Δt. d Mchoro wa kimkakati wa utambuzi wa CD usiojali mwelekeo wa ishara zinazotegemea wakati. Neuron ya pato 1, N1, moto kwenye pembejeo 0 na 1 kwa kuchelewa kwa muda mfupi. e Mwelekeo nyeti wa mzunguko wa CD, mzunguko unaotambua wakati pembejeo 1 inakaribia pembejeo 0 na kufika baada ya pembejeo 0. Pato la mzunguko linawakilishwa na neuron 1 (N1).
Laini ya kuchelewesha (Mchoro 4c) hutumia tu tabia inayobadilika ya sinepsi za DPI na niuroni za LIF ili kuzalisha tena mwinuko wa ingizo kutoka Vin1 hadi Vout1 kwa kuchelewesha Tdel. G3 RRAM pekee iliyounganishwa kwa Vin1 na Vout1 imeratibiwa katika HCS, RRAM zingine zimepangwa katika LCS. Kifaa cha G3 kiliwekwa kwa ajili ya 92.6 µs ili kuhakikisha kwamba kila mpigo wa uingizaji huongeza volteji ya utando wa niuroni ya kutoa vya kutosha kufikia kizingiti na kutoa mpigo uliochelewa wa kutoa. Ucheleweshaji wa Tdel huamuliwa na viambatisho vya wakati wa sinepsi na neva. Vigunduzi vya bahati mbaya hugundua kutokea kwa mawimbi ya pembejeo yanayohusiana kwa muda lakini yaliyosambazwa kwa anga. CD isiyojali mwelekeo inategemea ingizo za kibinafsi kubadilika hadi neuroni ya pato ya kawaida (Mchoro 4d). RRAM mbili zinazounganisha Vin0 na Vin1 hadi Vout1, G2 na G4 mtawalia zimepangwa kwa upitishaji wa hali ya juu. Kuwasili kwa wakati mmoja kwa spikes kwenye Vin0 na Vin1 huongeza volteji ya membrane ya nyuroni ya N1 juu ya kizingiti kinachohitajika ili kutoa mwinuko wa kutoa. Iwapo pembejeo hizo mbili ziko mbali sana kwa wakati, chaji kwenye voltage ya utando iliyokusanywa na ingizo la kwanza inaweza kuwa na muda wa kuoza, na hivyo kuzuia uwezo wa membrane N1 kufikia thamani ya kizingiti. G1 na G2 zimeratibiwa kwa takriban 65 µs, ambayo huhakikisha kwamba ongezeko moja la ingizo haliongezi volti ya utando vya kutosha kusababisha kuongezeka kwa matokeo. Ugunduzi wa kubahatisha kati ya matukio yanayosambazwa angani na wakati ni operesheni ya kimsingi inayotumika katika anuwai ya kazi za kuhisi kama vile uepukaji wa vizuizi kulingana na mtiririko wa macho na ujanibishaji wa chanzo cha sauti. Kwa hivyo, CD zinazozingatia mwelekeo wa kompyuta na zisizo na hisia ni msingi wa kujenga mifumo ya ujanibishaji wa kuona na sauti. Kama inavyoonyeshwa na sifa za viambatisho vya wakati (tazama Mchoro wa Nyongeza 2), saketi inayopendekezwa hutekeleza safu inayofaa ya maagizo manne ya mizani ya ukubwa wa wakati. Kwa hivyo, inaweza kukidhi wakati huo huo mahitaji ya mifumo ya kuona na sauti. CD ya mwelekeo-nyeti ni mzunguko ambao ni nyeti kwa mpangilio wa anga wa kuwasili kwa mapigo: kutoka kulia kwenda kushoto na kinyume chake. Ni msingi wa ujenzi katika mtandao wa msingi wa kutambua mwendo wa mfumo wa kuona wa Drosophila, unaotumiwa kukokotoa maelekezo ya mwendo na kugundua migongano62. Ili kufikia CD nyeti ya mwelekeo, pembejeo mbili lazima zielekezwe kwa neurons mbili tofauti (N0, N1) na uhusiano wa mwelekeo lazima uanzishwe kati yao (Mchoro 4e). Ingizo la kwanza linapopokelewa, HAPANA humenyuka kwa kuongeza volteji kwenye utando wake juu ya thamani ya kizingiti na kutuma ongezeko. Tukio hili la pato, kwa upande wake, huwasha N1 shukrani kwa muunganisho wa mwelekeo ulioangaziwa kwa kijani. Iwapo tukio la ingizo la Vin1 litawasili na kutia nguvu N1 wakati volteji ya utando wake ingali juu, N1 hutoa tukio la kutoa linaloonyesha kuwa mechi imepatikana kati ya ingizo hizo mbili. Miunganisho ya mwelekeo huruhusu N1 kutoa matokeo ikiwa tu ingizo 1 linakuja baada ya ingizo 0. G0, G3, na G7 zimeratibiwa kuwa 73.5 µS, 67.3 µS, na 40.2 µS, mtawalia, kuhakikisha kwamba mwiba mmoja kwenye ingizo Vin0 husababisha kuchelewa. ongezeko la pato, huku uwezo wa utando wa N1 hufikia kizingiti tu wakati ingizo zote mbili zinapopasuka fika kwa usawazishaji. .
Kubadilika ni chanzo cha kutokamilika katika mifumo ya kielelezo ya neuromorphic63,64,65. Hii inasababisha tabia tofauti ya nyuroni na sinepsi. Mifano ya hasara kama hizo ni pamoja na 30% (wastani wa kupotoka) katika faida ya pembejeo, muda usiobadilika, na kipindi cha kinzani, kutaja chache tu (angalia Mbinu). Tatizo hili hujitokeza zaidi wakati mizunguko mingi ya neural imeunganishwa pamoja, kama vile CD nyeti-mwelekeo inayojumuisha niuroni mbili. Ili kufanya kazi ipasavyo, viwango vya faida na kuoza vya niuroni mbili vinapaswa kufanana iwezekanavyo. Kwa mfano, tofauti kubwa katika faida ya ingizo inaweza kusababisha niuroni moja kuitikia kupita kiasi kwa mpigo wa ingizo ilhali neuroni nyingine haijibu kwa urahisi. Kwenye mtini. Mchoro wa 5a unaonyesha kwamba niuroni zilizochaguliwa kwa nasibu hujibu kwa njia tofauti kwa mpigo sawa wa uingizaji. Tofauti hii ya neva ni muhimu, kwa mfano, kwa kazi ya CD zinazozingatia mwelekeo. Katika mpango ulioonyeshwa kwenye mtini. 5b, c, faida ya pembejeo ya neuron 1 ni kubwa zaidi kuliko ile ya neuron 0. Kwa hivyo, neuron 0 inahitaji mipigo mitatu ya pembejeo (badala ya 1) kufikia kizingiti, na neuron 1, kama inavyotarajiwa, inahitaji matukio mawili ya uingizaji. Utekelezaji wa kinamu wa kibayometriki unaotegemea wakati mwingi (STDP) ni njia inayowezekana ya kupunguza athari za mizunguko ya neva na sinepsi isiyo sahihi na ya uvivu kwenye utendakazi wa mfumo43. Hapa tunapendekeza kutumia tabia ya plastiki ya kumbukumbu kinzani kama njia ya kuathiri uboreshaji wa uingizaji wa neva na kupunguza athari za kutofautiana katika saketi za neuromorphic. Kama inavyoonyeshwa kwenye mtini. 4e, viwango vya utendakazi vinavyohusishwa na wingi wa sinepsi ya RRAM vilirekebisha kwa ufanisi mwitikio wa voltage ya utando wa neva. Tunatumia mkakati wa kuandaa programu wa RRAM unaorudiwa. Kwa pembejeo fulani, maadili ya uendeshaji wa uzani wa sinepsi hupangwa tena hadi tabia inayolengwa ya mzunguko ipatikane (angalia Njia).
Vipimo vya majaribio vya mwitikio wa niuroni tisa zilizochaguliwa kwa nasibu kwa mpigo sawa wa ingizo. Mwitikio hutofautiana kati ya idadi ya watu, na kuathiri faida ya pembejeo na wakati usiobadilika. b Vipimo vya majaribio vya ushawishi wa niuroni kwenye utofauti wa niuroni unaoathiri CD inayohisi mwelekeo. Neuroni mbili za pato za CD zinazohisi mwelekeo tofauti hujibu kwa njia tofauti kwa vichocheo vya ingizo kutokana na kutofautiana kwa niuroni hadi niuroni. Neuron 0 ina faida ya chini ya ingizo kuliko neuron 1, kwa hivyo inachukua mipigo mitatu ya ingizo (badala ya 1) kuunda mwinuko wa kutoa. Kama inavyotarajiwa, neuron 1 hufikia kizingiti na matukio mawili ya ingizo. Ingizo 1 ikifika Δt = 50 µs baada ya moto wa neuron 0, CD inasalia kimya kwa sababu Δt ni kubwa kuliko muda usiobadilika wa neuron 1 (takriban 22 µs). c hupunguzwa kwa Δt = 20 µs, ili ingizo 1 kilele wakati urushaji wa neuron 1 ungali juu, na kusababisha ugunduzi wa wakati huo huo wa matukio mawili ya ingizo.
Vipengele viwili vinavyotumika katika safu wima ya hesabu ya ITD ni mstari wa kuchelewa na CD isiyojali mwelekeo. Mizunguko yote miwili inahitaji urekebishaji sahihi ili kuhakikisha utendakazi mzuri wa kuweka kitu. Laini ya kuchelewa lazima itoe toleo lililocheleweshwa haswa la kilele cha ingizo (Mchoro 6a), na CD lazima iwashwe tu wakati ingizo liko ndani ya anuwai ya utambuzi lengwa. Kwa mstari wa kuchelewa, uzito wa sinepsi ya miunganisho ya pembejeo (G3 katika Mchoro 4a) ilipangwa upya hadi ucheleweshaji wa lengo ulipopatikana. Weka uvumilivu karibu na ucheleweshaji wa lengo ili kusimamisha programu: uvumilivu mdogo, ni vigumu zaidi kuweka mstari wa kuchelewa kwa mafanikio. Kwenye mtini. Kielelezo 6b kinaonyesha matokeo ya mchakato wa urekebishaji wa mstari wa kuchelewa: inaweza kuonekana kuwa mpango uliopendekezwa unaweza kutoa ucheleweshaji wote unaohitajika katika mpango wa kubuni (kutoka 10 hadi 300 μs). Idadi ya juu zaidi ya marudio ya urekebishaji huathiri ubora wa mchakato wa urekebishaji: marudio 200 yanaweza kupunguza hitilafu hadi chini ya 5%. Urekebishaji mmoja wa urekebishaji unalingana na uwekaji/uendeshaji upya wa seli ya RRAM. Mchakato wa kurekebisha pia ni muhimu ili kuboresha usahihi wa utambuzi wa matukio ya karibu ya papo hapo ya moduli ya CD. Ilichukua marudio kumi ya urekebishaji kufikia kiwango chanya cha kweli (yaani, kiwango cha matukio yaliyotambuliwa kwa usahihi kama yanafaa) zaidi ya 95% (mstari wa bluu kwenye Kielelezo 6c). Walakini, mchakato wa kurekebisha haukuathiri matukio chanya ya uwongo (yaani, marudio ya matukio ambayo yalitambuliwa kimakosa kuwa yanafaa). Njia nyingine inayozingatiwa katika mifumo ya kibaiolojia ya kushinda vikwazo vya muda wa njia za kuamsha haraka ni upungufu (yaani, nakala nyingi za kitu kimoja hutumiwa kufanya kazi fulani). Kwa msukumo wa biolojia66, tuliweka saketi kadhaa za CD katika kila moduli ya CD kati ya mistari miwili ya kuchelewa ili kupunguza athari za chanya za uwongo. Kama inavyoonyeshwa kwenye mtini. 6c (mstari wa kijani), kuweka vipengele vitatu vya CD katika kila moduli ya CD kunaweza kupunguza kiwango cha kengele cha uongo hadi chini ya 10–2.
Athari ya kutofautiana kwa niuroni kwenye saketi za laini za kuchelewa. b Mizunguko ya laini ya kuchelewa inaweza kupunguzwa hadi ucheleweshaji mkubwa kwa kuweka viambatisho vya muda vya niuroni za LIF na sinepsi za DPI kwa thamani kubwa. Kuongeza idadi ya marudio ya utaratibu wa urekebishaji wa RRAM kulifanya iwezekane kuboresha kwa kiasi kikubwa usahihi wa ucheleweshaji wa lengo: marudio 200 yalipunguza hitilafu hadi chini ya 5%. Rudia moja inalingana na operesheni ya SET/RESET kwenye seli ya RRAM. Kila moduli ya CD katika muundo wa c Jeffress inaweza kutekelezwa kwa kutumia vipengee vya N sambamba vya CD kwa kunyumbulika zaidi kuhusiana na hitilafu za mfumo. d Marudio zaidi ya urekebishaji wa RRAM huongeza kiwango chanya cha kweli (mstari wa samawati), wakati kiwango cha chanya cha uwongo hakitegemei idadi ya marudio (mstari wa kijani). Kuweka vipengele zaidi vya CD sambamba huepuka ugunduzi wa uwongo wa moduli za CD zinazolingana.
Sasa tunatathmini utendakazi na matumizi ya nguvu ya mfumo wa ujanibishaji wa kitu kutoka mwisho hadi mwisho ulioonyeshwa kwenye Mchoro 2 kwa kutumia vipimo vya sifa za sauti za kihisi cha pMUT, CD, na mizunguko ya laini ya kuchelewa ambayo huunda grafu ya kompyuta ya neuromorphic. Mfano wa Jeffress (Mchoro 1a). Kuhusu grafu ya kompyuta ya neuromorphic, idadi kubwa ya moduli za CD, azimio bora la angular, lakini pia nishati ya juu ya mfumo (Mchoro 7a). Maelewano yanaweza kufikiwa kwa kulinganisha usahihi wa vipengele vya mtu binafsi (sensorer za pMUT, nyuroni, na saketi za sinepsi) na usahihi wa mfumo mzima. Azimio la mstari wa kuchelewa hupunguzwa na viwango vya muda vya sinepsi na nyuroni zilizoiga, ambazo katika mpango wetu huzidi 10 µs, ambayo inalingana na azimio la angular la 4 ° (angalia Mbinu). Vifundo vya hali ya juu zaidi vilivyo na teknolojia ya CMOS vitaruhusu uundaji wa saketi za neural na sinepsi zenye viambatisho vya muda wa chini, na hivyo kusababisha usahihi wa juu wa vipengele vya mstari wa kuchelewa. Hata hivyo, katika mfumo wetu, usahihi ni mdogo na kosa pMUT katika kukadiria nafasi ya angular, yaani 10 ° (mstari wa usawa wa bluu kwenye Mchoro 7a). Tuliweka idadi ya moduli za CD saa 40, ambayo inalingana na azimio la angular la karibu 4 °, yaani, usahihi wa angular wa grafu ya computational (mstari wa bluu wa mwanga wa usawa kwenye Mchoro 7a). Katika kiwango cha mfumo, hii inatoa azimio la 4 ° na usahihi wa 10 ° kwa vitu vilivyoko 50 cm mbele ya mfumo wa sensor. Thamani hii inalinganishwa na mifumo ya ujanibishaji wa sauti ya neuromorphic iliyoripotiwa katika rejeleo. 67. Ulinganisho wa mfumo uliopendekezwa na hali ya juu unaweza kupatikana katika Jedwali la Nyongeza 1. Kuongeza pMUT za ziada, kuongeza kiwango cha mawimbi ya acoustic, na kupunguza kelele za kielektroniki ni njia zinazowezekana za kuboresha zaidi usahihi wa ujanibishaji. ) inakadiriwa kuwa 9.7. nz. 55. Kwa kuzingatia vitengo 40 vya CD kwenye grafu ya kukokotoa, simulizi ya SPICE ilikadiria nishati kwa kila operesheni (yaani, nishati ya kuweka kitu) kuwa 21.6 nJ. Mfumo wa neuromorphic huwashwa tu tukio la ingizo linapofika, yaani wakati wimbi la akustisk linapofikia kipokezi chochote cha pMUT na kuzidi kiwango cha ugunduzi, vinginevyo husalia bila kutumika. Hii inaepuka matumizi ya nguvu yasiyo ya lazima wakati hakuna ishara ya kuingiza. Kwa kuzingatia marudio ya shughuli za ujanibishaji wa Hz 100 na muda wa kuwezesha 300 µs kwa kila operesheni (kiwango cha juu zaidi cha ITD), matumizi ya nguvu ya grafu ya kompyuta ya neuromorphic ni 61.7 nW. Kwa usindikaji wa awali wa neuromorphic kutumika kwa kila mpokeaji wa pMUT, matumizi ya nguvu ya mfumo mzima hufikia 81.6 nW. Ili kuelewa ufanisi wa nishati wa mbinu inayopendekezwa ya neuromorphic ikilinganishwa na maunzi ya kawaida, tulilinganisha nambari hii na nishati inayohitajika kutekeleza kazi sawa kwenye kidhibiti kidogo cha kisasa chenye nguvu ya chini kwa kutumia ujuzi wa neuromorphic au beamforming68 wa kawaida. Mbinu ya neuromorphic inazingatia hatua ya kibadilishaji cha analogi hadi dijiti (ADC), ikifuatiwa na kichujio cha kupitisha bendi na hatua ya uchimbaji wa bahasha (njia ya Teeger-Kaiser). Hatimaye, operesheni ya kizingiti inafanywa ili kutoa ToF. Tumeacha kukokotoa ITD kulingana na ToF na ubadilishaji hadi makadirio ya nafasi ya angular kwa kuwa hii hutokea mara moja kwa kila kipimo (angalia Mbinu). Kwa kuchukulia kiwango cha sampuli cha kHz 250 kwenye chaneli zote mbili (vipokezi vya pMUT), shughuli za vichujio vya bendi 18, shughuli 3 za uchimbaji wa bahasha, na operesheni ya kiwango cha 1 kwa kila sampuli, jumla ya matumizi ya nishati inakadiriwa kuwa microwati 245. Hii hutumia hali ya nguvu ya chini ya kidhibiti kidogo69, ambacho huwashwa wakati kanuni hazitekelezeki, ambayo hupunguza matumizi ya nishati hadi 10.8 µW. Matumizi ya nguvu ya suluhu ya uchakataji wa mawimbi inayoangazia iliyopendekezwa kwenye rejeleo. 31, yenye vipokezi 5 pMUT na mihimili 11 iliyosambazwa kwa usawa katika ndege ya azimuth [-50°, +50°], ni 11.71 mW (angalia sehemu ya Mbinu kwa maelezo zaidi). Zaidi ya hayo, tunaripoti matumizi ya nishati ya Kisimbaji cha Tofauti cha Muda cha FPGA47 (TDE) kinachokadiriwa kuwa 1.5 mW kama mbadala wa muundo wa Jeffress kwa ujanibishaji wa kitu. Kulingana na makadirio haya, mbinu ya nyuromorphic inayopendekezwa inapunguza matumizi ya nishati kwa maagizo matano ya ukubwa ikilinganishwa na kidhibiti kidogo kinachotumia mbinu za kikale za uundaji wa miale kwa shughuli za ujanibishaji wa kitu. Kupitisha mbinu ya neuromorphic ya kuchakata mawimbi kwenye kidhibiti kidogo cha kawaida hupunguza matumizi ya nishati kwa takriban oda mbili za ukubwa. Ufanisi wa mfumo uliopendekezwa unaweza kuelezewa na mchanganyiko wa mzunguko wa analogi wa kumbukumbu ya kupinga-asynchronous yenye uwezo wa kufanya mahesabu ya kumbukumbu na ukosefu wa ubadilishaji wa analog-to-digital unaohitajika kutambua ishara.
azimio la Angular (bluu) na matumizi ya nguvu (kijani) ya uendeshaji wa ujanibishaji kulingana na idadi ya moduli za CD. Upau wa mlalo wa samawati iliyokolea unawakilisha usahihi wa angular wa PMUT na upau wa mlalo wa samawati hafifu unawakilisha usahihi wa angular wa grafu ya hesabu ya neuromorphic. b Matumizi ya nguvu ya mfumo unaopendekezwa na kulinganisha na utekelezaji wa vidhibiti vidogo viwili vilivyojadiliwa na utekelezaji wa kidijitali wa Kisimba Tofauti cha Muda (TDE)47 FPGA.
Ili kupunguza matumizi ya nishati ya mfumo unaolengwa wa ujanibishaji, tulibuni, tukabuni na kutekeleza saketi ya neuromorphic yenye ufanisi, inayoendeshwa na matukio ya RRAM ambayo huchakata maelezo ya mawimbi yanayotolewa na vihisi vilivyojengewa ndani ili kukokotoa nafasi ya kitu kinacholengwa katika hali halisi. wakati. . Ingawa mbinu za kitamaduni za uchakataji zinaendelea kutoa sampuli za ishara zilizogunduliwa na kufanya hesabu ili kutoa taarifa muhimu, suluhu ya nyuromorphic inayopendekezwa hufanya hesabu kwa usawa taarifa muhimu inapofika, na kuongeza ufanisi wa nguvu za mfumo kwa oda tano za ukubwa. Kwa kuongeza, tunaangazia kubadilika kwa saketi za neuromorphic za RRAM. Uwezo wa RRAM kubadilisha utendakazi kwa njia isiyo na tete (plastiki) hufidia utofauti wa asili wa mizunguko ya sinepsi na neural ya analogi ya DPI ya nguvu ya chini sana. Hii inafanya mzunguko huu wa msingi wa RRAM kuwa mwingi na wenye nguvu. Lengo letu si kutoa utendakazi changamano au ruwaza kutoka kwa mawimbi, bali kuainisha vitu kwa wakati halisi. Mfumo wetu unaweza pia kubana mawimbi na hatimaye kuituma kwa hatua zaidi za uchakataji ili kufanya maamuzi magumu zaidi inapohitajika. Katika muktadha wa programu za ujanibishaji, hatua yetu ya kuchakata mapema ya neuromorphic inaweza kutoa maelezo kuhusu eneo la vitu. Taarifa hii inaweza kutumika, kwa mfano, kutambua mwendo au utambuzi wa ishara. Tunasisitiza umuhimu wa kuchanganya vitambuzi vya nishati ya chini sana kama vile pMUT na vifaa vya elektroniki vya nguvu ya chini. Kwa hili, mbinu za neuromorphic zimekuwa muhimu kwani zimetuongoza kukuza utekelezaji mpya wa mzunguko wa mbinu za ukokotoaji zilizohamasishwa kibayolojia kama vile modeli ya Jeffress. Katika muktadha wa programu za muunganisho wa vitambuzi, mfumo wetu unaweza kuunganishwa na vitambuzi kadhaa tofauti kulingana na matukio ili kupata taarifa sahihi zaidi. Ingawa bundi ni bora katika kutafuta mawindo gizani, wana macho bora na hufanya utafutaji wa kusikia na wa kuona kabla ya kukamata mawindo70. Wakati neuroni fulani ya kusikia inawaka moto, bundi hupokea habari anayohitaji ili kuamua ni mwelekeo gani wa kuanza utafutaji wake wa kuona, na hivyo kuelekeza uangalifu wake kwenye sehemu ndogo ya eneo la kuona. Mchanganyiko wa vitambuzi vya kuona (kamera ya DVS) na kihisi kinachopendekezwa (kulingana na pMUT) unapaswa kuchunguzwa kwa ajili ya uundaji wa mawakala wanaojiendesha wa siku zijazo.
Sensor ya pMUT iko kwenye PCB na wapokeaji wawili takriban 10 cm mbali, na transmitter iko kati ya wapokeaji. Katika kazi hii, kila utando ni muundo wa bimofu uliosimamishwa unaojumuisha tabaka mbili za nitridi ya aluminium ya piezoelectric (AlN) 800 nm nene iliyowekwa kati ya tabaka tatu za molybdenum (Mo) 200 nm nene na kufunikwa na safu ya nm 200 nene. safu ya juu ya kupitisha ya SiN kama ilivyoelezewa kwenye rejeleo. 71. Electrodes ya ndani na ya nje hutumiwa kwenye tabaka za chini na za juu za molybdenum, wakati electrode ya kati ya molybdenum haijafanywa na kutumika kama ardhi, na kusababisha utando na jozi nne za electrodes.
Usanifu huu unaruhusu matumizi ya deformation ya kawaida ya membrane, na kusababisha kuboresha kusambaza na kupokea unyeti. PMUT kama hiyo kwa kawaida huonyesha hisia ya msisimko ya 700 nm/V kama mtoaji, ikitoa shinikizo la uso la 270 Pa/V. Kama kipokezi, filamu moja ya pMUT inaonyesha hisia ya mzunguko mfupi wa 15 nA/Pa, ambayo inahusiana moja kwa moja na mgawo wa piezoelectric wa AlN. Tofauti ya kiufundi ya voltage katika safu ya AlN inaongoza kwa mabadiliko katika mzunguko wa resonant, ambayo inaweza kulipwa kwa kutumia upendeleo wa DC kwa pMUT. Unyeti wa DC ulipimwa kwa 0.5 kHz/V. Kwa sifa za acoustic, kipaza sauti hutumiwa mbele ya pMUT.
Ili kupima mapigo ya mwangwi, tuliweka sahani ya mstatili yenye eneo la takriban 50 cm2 mbele ya pMUT ili kuakisi mawimbi ya sauti yaliyotolewa. Umbali kati ya sahani na pembe inayohusiana na ndege ya pMUT inadhibitiwa kwa kutumia wamiliki maalum. Chanzo cha voltage cha Tectronix CPX400DP kinapendelea utando tatu za pMUT, kurekebisha masafa ya resonant hadi 111.9 kHz31, huku visambazaji vikiendeshwa na jenereta ya mipigo ya Tectronix AFG 3102 iliyorekebishwa kwa masafa ya resonant (111.9 kHz) na mzunguko wa 0.0 wa 0.01. Mikondo iliyosomwa kutoka kwa bandari nne za pato za kila mpokeaji wa pMUT hubadilishwa kuwa voltages kwa kutumia tofauti maalum ya sasa na usanifu wa voltage, na ishara zinazotokana na mfumo wa kupata data wa Spektrum. Kikomo cha utambuzi kilibainishwa na upataji wa mawimbi ya pMUT chini ya hali tofauti: tulihamisha kiakisi hadi umbali tofauti [cm 30, 40, 50, 60, 80, 100] na kubadilisha pembe ya usaidizi ya pMUT ([0, 20, 40] o ) Kielelezo 2b kinaonyesha azimio la muda la utambuzi wa ITD kulingana na nafasi ya angular inayolingana katika digrii.
Nakala hii hutumia saketi mbili tofauti za RRAM za nje ya rafu. Ya kwanza ni safu ya vifaa 16,384 (16,000) (vifaa 128 × 128) katika usanidi wa 1T1R na transistor moja na kupinga moja. Chip ya pili ni jukwaa la neuromorphic lililoonyeshwa kwenye Mchoro 4a. Seli ya RRAM ina filamu ya unene wa nm 5 ya HfO2 iliyopachikwa kwenye rafu ya TiN/HfO2/Ti/TiN. Rafu ya RRAM imeunganishwa kwenye safu ya nyuma (BEOL) ya mchakato wa kawaida wa 130nm CMOS. Saketi za neuromorphic zenye msingi wa RRAM hutoa changamoto ya muundo kwa mifumo ya kielektroniki ya analogi ambapo vifaa vya RRAM huishi pamoja na teknolojia ya kitamaduni ya CMOS. Hasa, hali ya upitishaji ya kifaa cha RRAM lazima isomwe na itumike kama kigezo cha kukokotoa cha mfumo. Kwa kusudi hili, saketi iliundwa, kubuniwa na kujaribiwa ambayo inasoma mkondo kutoka kwa kifaa wakati mpigo wa uingizaji unapopokelewa na hutumia mkondo huu kupima jibu la kiunganishi cha jozi tofauti (DPI) sinapsi. Mzunguko huu umeonyeshwa katika Mchoro 3a, ambao unawakilisha vizuizi vya msingi vya ujenzi wa jukwaa la neuromorphic kwenye Mchoro 4a. Pulse ya pembejeo huwasha lango la kifaa cha 1T1R, ikiingiza mkondo kupitia RRAM sawia na uendeshaji wa kifaa G (Iweight = G(Vtop – Vx)). Pembejeo ya inverting ya mzunguko wa amplifier ya uendeshaji (op-amp) ina voltage ya mara kwa mara ya DC ya Vtop. Maoni hasi ya op-amp yatatoa Vx = Vtop kwa kutoa mkondo sawa kutoka kwa M1. Uzito wa sasa uliopatikana kutoka kwa kifaa hudungwa kwenye sinepsi ya DPI. Mkondo wenye nguvu zaidi utasababisha uharibifu zaidi, kwa hivyo utendakazi wa RRAM hutekeleza vyema uzani wa sinepsi. Mkondo huu wa sinepsi wa kielelezo hudungwa kupitia kapacitor ya utando wa niuroni za Uunganishaji na Msisimko Uvujaji (LIF), ambapo huunganishwa kama volteji. Ikiwa voltage ya kizingiti cha membrane (voltage ya kubadili ya inverter) inashindwa, sehemu ya pato ya neuron imeanzishwa, ikitoa spike ya pato. Mpigo huu wa mpigo hurudi na kusukuma kapashita ya utando wa niuroni chini, na kusababisha kutokeza. Mzunguko huu kisha huongezewa na kipanuzi cha mapigo (hakijaonyeshwa kwenye Mchoro 3a), ambacho hutengeneza mpigo wa pato la niuroni ya LIF hadi upana wa mpigo unaolengwa. Multiplexers pia hujengwa katika kila mstari, kuruhusu voltage kutumika kwenye elektroni za juu na za chini za kifaa cha RRAM.
Upimaji wa umeme ni pamoja na kuchambua na kurekodi tabia ya nguvu ya saketi za analogi, pamoja na kupanga na kusoma vifaa vya RRAM. Hatua zote mbili zinahitaji zana maalum, ambazo zote zimeunganishwa kwenye bodi ya sensor kwa wakati mmoja. Upatikanaji wa vifaa vya RRAM katika mzunguko wa neuromorphic unafanywa kutoka kwa zana za nje kwa njia ya multiplexer (MUX). MUX hutenganisha kisanduku cha 1T1R na saketi nyingine inayomilikiwa, kuruhusu kifaa kusomwa na/au kuratibiwa. Ili kupanga na kusoma vifaa vya RRAM, mashine ya Keithley 4200 SCS hutumiwa kwa kushirikiana na microcontroller ya Arduino: ya kwanza kwa kizazi sahihi cha mapigo na usomaji wa sasa, na ya pili kwa upatikanaji wa haraka wa vipengele vya 1T1R katika safu ya kumbukumbu. Operesheni ya kwanza ni kuunda kifaa cha RRAM. Seli huchaguliwa moja kwa moja na voltage nzuri hutumiwa kati ya electrodes ya juu na ya chini. Katika kesi hiyo, sasa ni mdogo kwa utaratibu wa makumi ya microamperes kutokana na ugavi wa voltage ya lango inayofanana kwa transistor ya kuchagua. Kisha seli ya RRAM inaweza kuzunguka kati ya hali ya chini ya upitishaji (LCS) na hali ya juu ya upitishaji (HCS) kwa kutumia utendakazi wa RESET na SET, mtawalia. Operesheni ya SET inafanywa kwa kutumia mapigo ya voltage ya mstatili na muda wa 1 μs na voltage ya kilele cha 2.0-2.5 V hadi electrode ya juu, na mapigo ya kusawazisha ya sura sawa na voltage ya kilele cha 0.9-1.3 V hadi lango la transistor ya kuchagua. Thamani hizi huruhusu kurekebisha utendakazi wa RRAM kwa vipindi vya 20-150 µs. Kwa RESET, upana wa 1 µs, 3 V ya kilele cha mpigo hutumiwa kwenye electrode ya chini (bit line) ya seli wakati voltage ya lango iko katika safu ya 2.5-3.0 V. Ingizo na matokeo ya saketi za analogi ni ishara zinazobadilika. . Kwa pembejeo, tuliunganisha jenereta mbili za HP 8110 na jenereta za ishara za Tektronix AFG3011. Mpigo wa pembejeo una upana wa 1 µs na ukingo wa kupanda/kuanguka wa ns 50. Aina hii ya mapigo inachukuliwa kuwa hitilafu ya kawaida katika mizunguko ya msingi ya glitch ya analogi. Kuhusu ishara ya pato, ishara ya pato ilirekodiwa kwa kutumia oscilloscope ya Teledyne LeCroy 1 GHz. Kasi ya upataji wa oscilloscope imethibitishwa kuwa sio kikwazo katika uchambuzi na upatikanaji wa data ya mzunguko.
Kutumia mienendo ya umeme wa analogi kuiga tabia ya nyuroni na sinepsi ni suluhisho la kifahari na faafu la kuboresha ufanisi wa hesabu. Ubaya wa safu hii ya chini ya hesabu ni kwamba itatofautiana kutoka kwa mpango hadi mpango. Tulikadiria utofauti wa nyuroni na saketi za sinepsi (Mchoro wa Nyongeza 2a,b). Kati ya maonyesho yote ya kutofautiana, yale yanayohusishwa na viwango vya kudumu vya muda na faida ya ingizo yana athari kubwa zaidi katika kiwango cha mfumo. Muda wa kudumu wa niuroni ya LIF na sinepsi ya DPI huamuliwa na mzunguko wa RC, ambapo thamani ya R inadhibitiwa na voltage ya upendeleo inayotumiwa kwenye lango la transistor (Vlk kwa neuron na Vtau kwa sinepsi), kuamua kiwango cha kuvuja. Faida ya ingizo hufafanuliwa kuwa kiwango cha juu cha volteji kinachofikiwa na vibano vya sinepsi na utando wa nyuro vinavyochochewa na mpigo wa ingizo. Faida ya ingizo inadhibitiwa na transistor nyingine ya upendeleo ambayo hurekebisha mkondo wa uingizaji. Uigaji wa Monte Carlo uliosahihishwa kwa mchakato wa ST Microelectronics' 130nm ulifanywa ili kukusanya faida ya ingizo na takwimu za kila wakati. Matokeo yanawasilishwa katika Kielelezo cha 2 cha Nyongeza, ambapo ongezeko la ingizo na muda usiobadilika huhesabiwa kama kipengele cha volteji ya upendeleo inayodhibiti kiwango cha kuvuja. Alama za kijani hukadiria mkengeuko wa kawaida wa muda usiobadilika kutoka kwa wastani. Neuroni na mizunguko ya sinepsi iliweza kueleza anuwai ya muda thabiti katika anuwai ya 10-5-10-2 s, kama inavyoonyeshwa katika mpango wa Mtini wa Nyongeza. Ukuzaji wa pembejeo (Mchoro wa ziada 2e, d) wa kutofautiana kwa neuronal na sinepsi ilikuwa takriban 8% na 3%, kwa mtiririko huo. Upungufu kama huo umeandikwa vyema katika fasihi: vipimo mbalimbali vilifanywa kwenye safu ya chip za DYNAP ili kutathmini kutolingana kati ya idadi ya nyuroni za LIF63. Sinapsi katika chipu ya mawimbi mchanganyiko ya BrainScale zilipimwa na utofauti wake kuchanganuliwa, na utaratibu wa urekebishaji ulipendekezwa ili kupunguza athari za kubadilika kwa kiwango cha mfumo64.
Kazi ya RRAM katika saketi za neuromorphic ni mbili: ufafanuzi wa usanifu (pembejeo za uelekezaji kwa matokeo) na utekelezaji wa uzani wa sinepsi. Sifa ya mwisho inaweza kutumika kutatua tatizo la utofauti wa saketi za neuromorphic zilizowekwa mfano. Tumeunda utaratibu rahisi wa urekebishaji ambao unahusisha kupanga upya kifaa cha RRAM hadi mzunguko unaochambuliwa utimize mahitaji fulani. Kwa ingizo fulani, matokeo yanafuatiliwa na RRAM inapangwa upya hadi tabia inayolengwa ipatikane. Muda wa kusubiri wa sekunde 5 ulianzishwa kati ya shughuli za programu ili kutatua tatizo la kupumzika kwa RRAM na kusababisha mabadiliko ya muda mfupi ya utendakazi (Maelezo ya Ziada). Uzito wa synaptic hurekebishwa au kusawazishwa kulingana na mahitaji ya saketi ya neuromorphic inayoigwa. Utaratibu wa urekebishaji umefupishwa katika algoriti za ziada [1, 2] zinazozingatia vipengele viwili vya msingi vya majukwaa ya neuromorphic, mistari ya kuchelewa na CD isiyojali mwelekeo. Kwa saketi iliyo na laini ya kuchelewa, tabia inayolengwa ni kutoa mpigo wa pato kwa kuchelewa kwa Δt. Ikiwa ucheleweshaji halisi wa mzunguko ni chini ya thamani inayolengwa, uzito wa sinepsi wa G3 unapaswa kupunguzwa (G3 inapaswa kuwekwa upya na kisha kuwekwa kwa Icc ya sasa inayolingana ya chini). Kinyume chake, ikiwa ucheleweshaji halisi ni mkubwa kuliko thamani inayolengwa, utendakazi wa G3 lazima uongezwe (lazima G3 kwanza iwekwe upya kisha iwekwe kwa thamani ya juu ya Icc). Utaratibu huu unarudiwa hadi ucheleweshaji unaotokana na mzunguko unalingana na thamani inayolengwa na uvumilivu umewekwa ili kusimamisha mchakato wa urekebishaji. Kwa CD zisizo na mwelekeo, vifaa viwili vya RRAM, G1 na G3, vinahusika katika mchakato wa urekebishaji. Mzunguko huu una pembejeo mbili, Vin0 na Vin1, iliyocheleweshwa na dt. Saketi inapaswa tu kujibu ucheleweshaji chini ya safu inayolingana [0,dtCD]. Ikiwa hakuna kilele cha utoaji, lakini kilele cha uingizaji kiko karibu, vifaa vyote viwili vya RRAM vinapaswa kuimarishwa ili kusaidia niuroni kufikia kizingiti. Kinyume chake, ikiwa mzunguko unajibu kwa ucheleweshaji unaozidi kiwango cha lengo la dtCD, conductance lazima ipunguzwe. Rudia utaratibu hadi tabia sahihi itapatikana. Utiifu wa sasa unaweza kurekebishwa na saketi ya analogi iliyojengewa ndani katika rejeleo. 72.73. Kwa saketi hii iliyojengewa ndani, taratibu kama hizo zinaweza kufanywa mara kwa mara ili kurekebisha mfumo au kuutumia tena kwa programu nyingine.
Tunatathmini matumizi ya nishati ya mbinu yetu ya kuchakata mawimbi ya neuromorphic kwenye kidhibiti kidogo cha 32-bit68. Katika tathmini hii, tunadhania utendakazi kwa usanidi sawa na katika karatasi hii, na kisambaza data kimoja cha pMUT na vipokezi viwili vya pMUT. Njia hii hutumia chujio cha bendi, ikifuatiwa na hatua ya uchimbaji wa bahasha (Teeger-Kaiser), na hatimaye operesheni ya kizingiti inatumika kwa ishara ili kutoa wakati wa kukimbia. Hesabu ya ITD na ubadilishaji wake hadi pembe za ugunduzi zimeachwa katika tathmini. Tunazingatia utekelezaji wa kichujio cha bendi kupita kwa kutumia kichujio cha jibu cha msukumo cha 4 kisicho na kikomo kinachohitaji shughuli 18 za kuelea. Uchimbaji wa bahasha hutumia shughuli tatu zaidi za sehemu zinazoelea, na operesheni ya mwisho hutumiwa kuweka kizingiti. Jumla ya oparesheni 22 za sehemu zinazoelea zinahitajika ili kuchakata mawimbi mapema. Mawimbi yaliyotumwa ni mlipuko mfupi wa mawimbi ya sine 111.9 kHz yanayotolewa kila ms 10 na kusababisha mzunguko wa uendeshaji wa 100 Hz. Tulitumia kiwango cha sampuli cha 250 kHz ili kutii Nyquist na dirisha la ms 6 kwa kila kipimo ili kunasa anuwai ya mita 1. Kumbuka kuwa milisekunde 6 ni muda wa ndege wa kitu ambacho kiko umbali wa mita 1. Hii hutoa matumizi ya nishati ya 180 µW kwa ubadilishaji wa A/D kwa 0.5 MSPS. Usindikaji wa mapema wa ishara ni 6.60 MIPS (maelekezo kwa sekunde), ikitoa 0.75 mW. Hata hivyo, kidhibiti kidogo kinaweza kubadili hali ya chini ya nguvu 69 wakati algorithm haifanyi kazi. Hali hii hutoa matumizi ya nguvu tuli ya 10.8 μW na muda wa kuamka wa 113 μs. Kutokana na mzunguko wa saa 84 MHz, microcontroller inakamilisha shughuli zote za algorithm ya neuromorphic ndani ya 10 ms, na algorithm huhesabu mzunguko wa wajibu wa 6.3%, hivyo kutumia hali ya chini ya nguvu. Usambazaji wa nguvu unaosababishwa ni 244.7 μW. Kumbuka kuwa tunaacha utoaji wa ITD kutoka ToF na ubadilishaji hadi pembe ya utambuzi, hivyo basi kudharau matumizi ya nishati ya kidhibiti kidogo. Hii inatoa thamani ya ziada kwa ufanisi wa nishati ya mfumo uliopendekezwa. Kama hali ya ziada ya ulinganishaji, tunatathmini matumizi ya nguvu ya mbinu za uwekaji miale za kitamaduni zinazopendekezwa kwenye rejeleo. 31.54 wakati imepachikwa katika kidhibiti kidogo sawa68 katika voltage ya usambazaji ya 1.8V. Tando tano za pMUT zilizo na nafasi sawa hutumiwa kupata data ya kutengeneza miale. Kuhusu usindikaji wenyewe, njia ya uwekaji boriti inayotumiwa ni kuchelewesha kufupisha. Inajumuisha tu kutumia ucheleweshaji kwa njia ambayo inalingana na tofauti inayotarajiwa katika nyakati za kuwasili kati ya njia moja na njia ya marejeleo. Ikiwa ishara ziko katika awamu, jumla ya ishara hizi zitakuwa na nishati ya juu baada ya mabadiliko ya wakati. Ikiwa wako nje ya awamu, kuingiliwa kwa uharibifu kutapunguza nishati ya jumla yao. katika uhusiano. Kwenye mtini. 31, kiwango cha sampuli cha 2 MHz kinachaguliwa ili kuhamisha data kwa idadi kamili ya sampuli. Mbinu ya kawaida zaidi ni kudumisha kiwango kikubwa cha sampuli ya 250 kHz na kutumia kichujio cha Finite Impulse Response (FIR) ili kusanisi ucheleweshaji wa sehemu. Tutafikiri kwamba ugumu wa algorithm ya uundaji wa mionzi imedhamiriwa hasa na mabadiliko ya wakati, kwa kuwa kila kituo kinaunganishwa na kichujio cha FIR na bomba 16 katika kila mwelekeo. Ili kuhesabu idadi ya MIPS inayohitajika kwa operesheni hii, tunazingatia dirisha la milisekunde 6 kwa kila kipimo ili kunasa anuwai ya mita 1, chaneli 5, maelekezo 11 ya uwekaji miale (safu +/- 50° katika hatua 10°). Vipimo 75 kwa sekunde vilisukuma kidhibiti kidogo hadi kiwango cha juu cha MIPS 100. Kiungo. 68, na kusababisha kukatika kwa umeme wa 11.26 mW kwa jumla ya mwoteko wa umeme wa 11.71 mW baada ya kuongeza mchango wa ADC kwenye bodi.
Data inayounga mkono matokeo ya utafiti huu inapatikana kutoka kwa mwandishi husika, FM, kwa ombi linalofaa.
Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. Umuhimu wa nafasi na wakati kwa ajili ya usindikaji wa ishara katika mawakala wa neuromorphic: Changamoto ya kuendeleza mawakala wa chini, wanaojitegemea ambao huingiliana na mazingira. Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. Umuhimu wa nafasi na wakati kwa ajili ya usindikaji wa ishara katika mawakala wa neuromorphic: Changamoto ya kuendeleza mawakala wa chini, wanaojitegemea ambao huingiliana na mazingira.Indiveri G. na Sandamirskaya Y. Umuhimu wa nafasi na wakati wa usindikaji wa ishara katika mawakala wa neuromorphic: changamoto ya kuendeleza mawakala wa uhuru wa chini wanaoingiliana na mazingira. Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y.空间和时间对于神经形态代理中信号处理的重要性：开发与环境交互的低功耗、自成的代。 Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y.Indiveri G. na Sandamirskaya Y. Umuhimu wa nafasi na wakati wa usindikaji wa ishara katika mawakala wa neuromorphic: changamoto ya kuendeleza mawakala wa uhuru wa chini wanaoingiliana na mazingira.Uchakataji wa Mawimbi ya IEEE. Jarida la 36, 16–28 (2019).
Thorpe, SJ Peak Muda wa Kuwasili: Mpango Ufanisi wa Usimbaji wa Mtandao wa Neural. katika Eckmiller, R., Hartmann, G. & Hauske, G. (wahariri). katika Eckmiller, R., Hartmann, G. & Hauske, G. (wahariri).katika Eckmiller, R., Hartmann, G. na Hauske, G. (wahariri).Katika Eckmiller, R., Hartmann, G., na Hauske, G. (wahariri). Usindikaji sambamba katika mifumo ya neva na kompyuta 91-94 (North-Holland Elsevier, 1990).
Levy, WB & Calvert, VG Communication hutumia nishati mara 35 zaidi kuliko hesabu kwenye gamba la binadamu, lakini gharama zote mbili zinahitajika ili kutabiri nambari ya sinepsi. Levy, WB & Calvert, VG Communication hutumia nishati mara 35 zaidi kuliko hesabu kwenye gamba la binadamu, lakini gharama zote mbili zinahitajika ili kutabiri nambari ya sinepsi.Levy, WB na Calvert, Mawasiliano ya WG hutumia nishati mara 35 zaidi kuliko hesabu kwenye gamba la binadamu, lakini gharama zote mbili zinahitajika ili kutabiri idadi ya sinepsi. Levy, WB & Calvert, VG Communication 消耗的能量是人类皮层计算的35 倍，但這两种成本都需要预测突触数量. Levy, WB & Calvert, Mawasiliano ya VGLevy, WB na Calvert, Mawasiliano ya WG hutumia nishati mara 35 zaidi kuliko hesabu kwenye gamba la binadamu, lakini gharama zote mbili zinahitaji kutabiri idadi ya sinepsi.mchakato. Chuo cha Taifa cha Sayansi. sayansi. US 118, https://doi.org/10.1073/pnas.2008173118 (2021).
Dalgaty, T., Vianello, E., De Salvo, B. & Casas, J. Kompyuta ya neuromorphic iliyoongozwa na wadudu. Dalgaty, T., Vianello, E., De Salvo, B. & Casas, J. Kompyuta ya neuromorphic iliyoongozwa na wadudu.Dalgati, T., Vianello, E., DeSalvo, B. na Casas, J. Kompyuta ya neuromorphic iliyoongozwa na wadudu.Dalgati T., Vianello E., DeSalvo B. na Casas J. Kompyuta ya neuromorphic iliyoongozwa na wadudu. Ya sasa. Maoni. Sayansi ya wadudu. 30, 59–66 (2018).
Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Kuelekea akili ya mashine inayotegemea mwiba yenye kompyuta ya neuromorphic. Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Kuelekea akili ya mashine inayotegemea mwiba yenye kompyuta ya neuromorphic. Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Kuelekea Ujasusi wa Mashine unaotegemea Mwiba wenye Kompyuta ya Neuromorphic.Roy K, Jaiswal A, na Panda P. Akili bandia inayotokana na Pulse kwa kutumia kompyuta ya neuromorphic. Nature 575, 607–617 (2019).
Indiveri, G. & Liu, S.-C. Indiveri, G. & Liu, S.-C.Indiveri, G. na Liu, S.-K. Indiveri, G. & Liu, S.-C. Indiveri, G. & Liu, S.-C.Indiveri, G. na Liu, S.-K.Usindikaji wa kumbukumbu na habari katika mifumo ya neuromorphic. mchakato. IEEE 103, 1379–1397 (2015).
Akopyan F. et al. Truenorth: Muundo na kisanduku cha zana cha 65 mW milioni 1 chipu ya sinepsi ya neuroni inayoweza kuratibiwa. shughuli za IEEE. Ubunifu wa kompyuta wa mifumo iliyojumuishwa ya mzunguko. 34, 1537–1557 (2015).
Schemmel, J. et al. Onyesho la moja kwa moja: toleo lililopunguzwa la mfumo wa neva wa BrainScaleS katika kipimo cha sahani. Kongamano la Kimataifa la IEEE la 2012 kuhusu Mizunguko na Mifumo (ISCAS), (IEEE ed.) 702–702 (2012).
Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. Usanifu wa aina nyingi unaoweza kupanuka na miundo tofauti ya kumbukumbu kwa vichakataji vinavyobadilika vya neuromorphic asynchronous (DYNAPs). Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. Usanifu wa aina nyingi unaoweza kupanuka na miundo tofauti ya kumbukumbu kwa vichakataji vinavyobadilika vya neuromorphic asynchronous (DYNAPs).Moradi S., Qiao N., Stefanini F. na Indiviri G. Usanifu wa aina mbalimbali unaoweza kusambaa na miundo tofauti ya kumbukumbu kwa vichakataji vinavyobadilika vya neuromorphic asynchronous (DYNAP). Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. 一种可扩展的多核架构，具有用于动态神经形态异步处理器(DYNAP)的异构内存结构. Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. Aina ya usanifu wa msingi-nyingi unaoweza kupanuka, wenye muundo wa kipekee wa kumbukumbu kwa ajili ya usindikaji wa neva wenye nguvu (DYNAP).Moradi S., Qiao N., Stefanini F. na Indiviri G. Usanifu wa aina mbalimbali unaoweza kusambaa na miundo tofauti ya kumbukumbu kwa vichakataji vinavyobadilika vya neuromorphic asynchronous (DYNAP).Shughuli za IEEE kwenye Sayansi ya Biomedical. mfumo wa umeme. 12, 106–122 (2018).
Davis, M. et al. Loihi: Kichakataji cha msingi cha neuromorphic chenye mafunzo yaliyopachikwa. IEEE Micro 38, 82–99 (2018).
Furber, SB, Galluppi, F., Temple, S. & Plana, LA Mradi wa SpiNNaker. Furber, SB, Galluppi, F., Temple, S. & Plana, LA Mradi wa SpiNNaker.Ferber SB, Galluppi F., Temple S. na mradi wa Plana LA SpiNNaker.Ferber SB, Galluppi F., Temple S. na mradi wa Plana LA SpiNNaker. mchakato. IEEE 102, 652–665 (2014).
Liu, S.-K. & Delbruck, T. Mifumo ya hisi ya Neuromorphic. & Delbruck, T. Mifumo ya hisi ya Neuromorphic.na Delbrück T. Mifumo ya hisia ya Neuromorphic. & Delbruck, T. 神经形态感觉系统. na Delbruck, T.na Delbrück T. Mfumo wa hisia wa Neuromorphic.Ya sasa. Maoni. Neurobiolojia. 20, 288–295 (2010).
Chope, T. et al. Muunganisho wa hisia za Neuromorphic kwa ujanibishaji wa chanzo cha sauti pamoja na uepukaji mgongano. Mnamo 2019 katika Mkutano wa IEEE kuhusu Mizunguko na Mifumo ya Matibabu (BioCAS), (IEEE Ed.) 1–4 (2019).
Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. Usanifu wa neuromorphic unaotegemea mwiba wa maono ya stereo. Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. Usanifu wa neuromorphic unaotegemea mwiba wa maono ya stereo.Risi N, Aymar A, Donati E, Solinas S, na Indiveri G. Usanifu wa stereovision wa neuromorphic unaotegemea mwiba. Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. 一种基于脉冲的立体视觉神经形态结构. Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G.Risi N, Aimar A, Donati E, Solinas S, na Usanifu wa neuromorphic wa Indiveri G. Spike kwa maono ya stereo.mbele. Neurorobotiki 14, 93 (2020).
Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. Muundo wa mtandao wa neva wa 3Dperception kwa mifumo ya maono ya stereo ya niuromorphic kulingana na tukio. Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. Muundo wa mtandao wa neva wa 3Dperception kwa mifumo ya maono ya stereo ya niuromorphic kulingana na tukio.Oswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R., na Indiveri, G. A 3D 3D Pulsed Neural Network Perception Model kwa Mifumo ya Maono ya Neuromorphic Stereo yenye Tukio. 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 脉冲神经网络模。 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., na Indiveri, G. Spiked 3Dperception Neural Network Model kwa Mfumo wa Maono ya Neuromorphic Stereo Kulingana na Tukio.sayansi. Ripoti 7, 1–11 (2017).
Dalgaty, T. et al. Ugunduzi wa msingi wa mwendo unaoongozwa na wadudu ni pamoja na kumbukumbu inayokinza na mitandao ya neva iliyopasuka. Mfumo wa bionic biohybrid. 10928, 115–128 (2018).
D'Angelo, G. et al. Utambuzi wa mwendo unaozingatia matukio maalum kwa kutumia usimbaji tofauti wa muda. mbele. Neurology. 14, 451 (2020).
Muda wa kutuma: Nov-17-2022