Yangiliklar

Haqiqiy dunyoda ma'lumotlarni qayta ishlash ilovalari ixcham, past kechikish, kam quvvatli hisoblash tizimlarini talab qiladi. Voqealarga asoslangan hisoblash qobiliyatlari bilan qo'shimcha metall-oksid-yarim o'tkazgich gibrid memristiv neyromorfik arxitekturalar bunday vazifalar uchun ideal apparat asosini ta'minlaydi. Bunday tizimlarning to'liq imkoniyatlarini namoyish qilish uchun biz real dunyo ob'ektlarini lokalizatsiya qilish ilovalari uchun sensorli ishlov berishning keng qamrovli yechimini taklif qilamiz va eksperimental ravishda namoyish qilamiz. Boyo'g'li neyroanatomiyasidan ilhom olib, biz zamonaviy piezoelektrik mikromexanik transduserni hisoblash grafikiga asoslangan neyromorf qarshilik xotirasi bilan birlashtirgan bioilhomlangan, hodisalarga asoslangan ob'ektni lokalizatsiya tizimini ishlab chiqdik. Biz xotiraga asoslangan rezistiv tasodif detektori, kechikish chizig'i sxemasi va to'liq sozlanishi ultratovush transduserini o'z ichiga olgan ishlab chiqarilgan tizimning o'lchovlarini ko'rsatamiz. Biz ushbu tajriba natijalaridan tizim darajasida simulyatsiyalarni kalibrlash uchun foydalanamiz. Keyinchalik bu simulyatsiyalar ob'ektni lokalizatsiya modelining burchak o'lchamlari va energiya samaradorligini baholash uchun ishlatiladi. Natijalar shuni ko'rsatadiki, bizning yondashuvimiz bir xil vazifani bajaradigan mikrokontrollerlarga qaraganda energiya tejamkorligidan bir necha marta ko'proq bo'lishi mumkin.
Biz kundalik hayotimizda yordam berish uchun o'rnatilgan qurilmalar va tizimlar soni eksponent ravishda o'sib borayotgan hamma joyda kompyuterlar davriga kirmoqdamiz. Ushbu tizimlar uzluksiz ishlashi kutilmoqda, ular bir nechta sensorlardan to'plangan ma'lumotlarni real vaqtda sharhlashni o'rganish va tasniflash yoki tanib olish vazifalari natijasida ikkilik mahsulot ishlab chiqarishni o'rganayotganda imkon qadar kam quvvat sarflaydi. Ushbu maqsadga erishish uchun zarur bo'lgan eng muhim qadamlardan biri shovqinli va ko'pincha to'liq bo'lmagan sensorli ma'lumotlardan foydali va ixcham ma'lumotlarni olishdir. An'anaviy muhandislik yondashuvlari odatda sensor signallarini doimiy va yuqori tezlikda namuna oladi, hatto foydali kirishlar bo'lmasa ham katta hajmdagi ma'lumotlarni yaratadi. Bundan tashqari, ushbu usullar (ko'pincha shovqinli) kirish ma'lumotlarini oldindan qayta ishlash uchun murakkab raqamli signalni qayta ishlash usullaridan foydalanadi. Buning o'rniga, biologiya shovqinli sensorli ma'lumotlarni qayta ishlash uchun energiya tejamkor, asinxron, hodisalarga asoslangan yondashuvlar (shpiklar) 2,3 yordamida muqobil echimlarni taklif qiladi. Neyromorfik hisoblash an'anaviy signallarni qayta ishlash usullari bilan solishtirganda energiya va xotira talablari nuqtai nazaridan hisoblash xarajatlarini kamaytirish uchun biologik tizimlardan ilhom oladi4,5,6. Yaqinda impulsli neyron tarmoqlarni (TrueNorth7, BrainScaleS8, DYNAP-SE9, Loihi10, Spinnaker11) amalga oshiradigan innovatsion umumiy maqsadli miyaga asoslangan tizimlar namoyish etildi. Ushbu protsessorlar mashinani o'rganish va kortikal sxemalarni modellashtirish uchun kam quvvatli, past kechikishli echimlarni taqdim etadi. Ularning energiya samaradorligidan to'liq foydalanish uchun ushbu neyromorfik protsessorlar hodisalarga asoslangan sensorlarga bevosita ulanishi kerak12,13. Biroq, bugungi kunda hodisalarga asoslangan ma'lumotlarni to'g'ridan-to'g'ri ta'minlaydigan bir nechta sensorli qurilmalar mavjud. Ko'zga ko'ringan misollar - kuzatuv va harakatni aniqlash14,15,16,17 kabi ko'rish dasturlari uchun dinamik vizual sensorlar (DVS), silikon koklea18 va eshitish signallarini qayta ishlash uchun neyromorfik eshitish sensorlari (NAS)19, hid bilish sensorlari20 va ko'plab misollar21,22 teginish. . tekstura sensorlari.
Ushbu maqolada biz ob'ektni lokalizatsiya qilishda qo'llaniladigan yangi ishlab chiqilgan hodisalarga asoslangan eshitishni qayta ishlash tizimini taqdim etamiz. Bu erda biz birinchi marta neyromorf rezistiv xotiraga (RRAM) asoslangan hisoblash grafigi bilan zamonaviy piezoelektrik mikromashinali ultratovush transduserini (pMUT) ulash orqali olingan ob'ektni lokalizatsiya qilish uchun uchdan uchgacha tizimni tasvirlaymiz. RRAM-dan foydalanadigan xotiradagi hisoblash arxitekturalari quvvat sarfini kamaytirish uchun istiqbolli yechim hisoblanadi23,24,25,26,27,28,29. Ularning o'ziga xos o'zgaruvchanligi - ma'lumotni saqlash yoki yangilash uchun faol quvvat sarfini talab qilmaydigan - neyromorf hisoblashning asinxron, hodisalarga asoslangan tabiatiga juda mos keladi, bu esa tizim ishlamay qolganda deyarli quvvat sarfini keltirib chiqaradi. Piezoelektrik mikromashinali ultratovush transduserlari (pMUTs) arzon, miniatyuralashtirilgan kremniy asosidagi ultratovush transduserlari bo'lib, transmitterlar va qabul qiluvchilar sifatida ishlaydi30,31,32,33,34. O'rnatilgan sensorlar tomonidan qabul qilingan signallarni qayta ishlash uchun biz boyqush neyroanatomiyasidan ilhom oldik35,36,37. Tyto alba boyo'g'li juda samarali eshitish lokalizatsiya tizimi tufayli o'zining ajoyib tungi ov qobiliyati bilan mashhur. O'ljaning joylashishini hisoblash uchun boyo'g'lining lokalizatsiya tizimi o'ljadan tovush to'lqinlari boyo'g'lining har bir qulog'iga yoki tovush retseptorlariga etib kelganida, parvoz vaqtini (ToF) kodlaydi. Quloqlar orasidagi masofani hisobga olgan holda, ikkita ToF o'lchovi o'rtasidagi farq (Interaural Time Difference, ITD) maqsadning azimut holatini analitik hisoblash imkonini beradi. Biologik tizimlar algebraik tenglamalarni echish uchun juda mos bo'lmasa-da, ular lokalizatsiya masalalarini juda samarali hal qila oladi. Boyo'g'lining asab tizimi joylashishni aniqlash muammolarini hal qilish uchun hisoblash grafiklari shaklida tashkil etilgan tasodif detektori (CD) 35 neyronlari to'plamidan (ya'ni, konvergent qo'zg'alish oxirigacha pastga tarqaladigan tikanlar orasidagi vaqtinchalik korrelyatsiyani aniqlashga qodir neyronlardan) foydalanadi.
Oldingi tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, qo'shimcha metall-oksid-yarim o'tkazgich (CMOS) apparati va boyo'g'lining pastki kolikulasidan ("eshitish korteksi") ilhomlangan RRAM-ga asoslangan neyromorfik apparat ITD13, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46. Biroq, Eshitish signallarini neyromorfik hisoblash grafiklari bilan bog'laydigan to'liq neyromorfik tizimlarning salohiyati hali ko'rsatilmagan. Asosiy muammo - analog CMOS sxemalarining o'ziga xos o'zgaruvchanligi, bu moslikni aniqlashning aniqligiga ta'sir qiladi. Yaqinda ITD47 hisob-kitoblarining muqobil raqamli ilovalari namoyish etildi. Ushbu maqolada biz RRAM-ning o'tkazuvchanlik qiymatini o'zgaruvchan bo'lmagan tarzda o'zgartirish qobiliyatidan analog davrlarda o'zgaruvchanlikka qarshi turishni taklif qilamiz. Biz 111,9 kHz chastotada ishlaydigan bitta pMUT o'tkazuvchi membranadan, boyo'g'li quloqlarini taqlid qiluvchi ikkita pMUT qabul qiluvchi membrana (datchik) va bittadan iborat eksperimental tizimni amalga oshirdik. Mahalliylashtirish tizimimizni sinab ko'rish va uning burchak o'lchamlarini baholash uchun biz pMUT aniqlash tizimini va RRAM-ga asoslangan ITD hisoblash grafigini eksperimental ravishda tavsifladik.
Biz usulimizni an'anaviy nur shakllantirish yoki neyromorfik usullardan foydalangan holda bir xil lokalizatsiya vazifasini bajaradigan mikrokontrollerdagi raqamli dastur bilan, shuningdek ma'lumotnomada taklif qilingan ITD baholash uchun maydon dasturlashtiriladigan eshiklar massivi (FPGA) bilan solishtiramiz. 47. Ushbu taqqoslash tavsiya etilgan RRAM-ga asoslangan analog neyromorfik tizimning raqobatbardosh quvvat samaradorligini ta'kidlaydi.
To'g'ri va samarali ob'ektni lokalizatsiya qilish tizimining eng yorqin misollaridan biri boyo'g'li 35,37,48 da mavjud. Kechqurun va tong otganda, boyo'g'li (Tyto Alba) birinchi navbatda passiv tinglashga tayanadi va sichqonlar yoki sichqonlar kabi kichik o'ljalarni faol ravishda qidiradi. Ushbu eshitish mutaxassislari 1a-rasmda ko'rsatilganidek, hayratlanarli aniqlik bilan (taxminan 2 °)35 yirtqichlardan eshitish signallarini lokalizatsiya qilishlari mumkin. Ovozli boyqushlar tovush manbalaridan ikki quloqgacha bo'lgan uchish vaqtining (ITD) farqidan azimut (gorizontal) tekislikda tovush manbalarining joylashishini aniqlaydi. ITD hisoblash mexanizmi Jeffress49,50 tomonidan taklif qilingan bo'lib, u nerv geometriyasiga tayanadi va ikkita asosiy komponentni talab qiladi: akson, kechikish chizig'i vazifasini bajaradigan neyron nerv tolasi va hisoblash tizimida tashkil etilgan tasodif detektori neyronlari qatori. 1b-rasmda ko'rsatilganidek, grafik. Ovoz quloqqa azimutga bog'liq vaqt kechikishi (ITD) bilan etib boradi. Keyin tovush har bir quloqda boshoq naqshiga aylanadi. Chap va o'ng quloqlarning aksonlari kechikish chiziqlari sifatida ishlaydi va CD neyronlarida birlashadi. Nazariy jihatdan, mos keladigan neyronlar qatoridagi faqat bitta neyron bir vaqtning o'zida kirishni oladi (kechikish aniq bekor qilinadi) va maksimal darajada yonadi (qo'shni hujayralar ham yonadi, lekin past chastotada). Ba'zi neyronlarni faollashtirish ITDni burchaklarga aylantirmasdan maqsadning kosmosdagi holatini kodlaydi. Ushbu kontseptsiya 1c-rasmda jamlangan: masalan, agar o'ng quloqdan kirish signali chap quloqdan keladigan yo'ldan uzoqroq yo'lni bosib o'tganda ovoz o'ng tomondan chiqsa, ITD sonini qoplaydi, masalan, neyron 2 mos kelganda. Boshqacha qilib aytganda, har bir CD aksonal kechikish tufayli ma'lum bir ITDga (shuningdek, optimal kechikish deb ataladi) javob beradi. Shunday qilib, miya vaqtinchalik ma'lumotni fazoviy ma'lumotga aylantiradi. Ushbu mexanizm uchun anatomik dalillar topildi37,51. Fazali qulflangan makronukleus neyronlari kiruvchi tovushlar haqidagi vaqtinchalik ma'lumotlarni saqlaydi: ularning nomidan ko'rinib turibdiki, ular ma'lum signal fazalarida yonadi. Jeffress modelining tasodif detektori neyronlarini laminar yadroda topish mumkin. Ular makroyadro neyronlaridan ma'lumot olishadi, ularning aksonlari kechikish chiziqlari vazifasini bajaradi. Kechikish chizig'i tomonidan taqdim etilgan kechikish miqdori aksonning uzunligi, shuningdek, o'tkazuvchanlik tezligini o'zgartiradigan boshqa miyelinatsiya naqshlari bilan izohlanishi mumkin. Boyqushning eshitish tizimidan ilhomlanib, biz ob'ektlarni lokalizatsiya qilish uchun biomimetik tizimni ishlab chiqdik. Ikki quloq ikkita pMUT qabul qiluvchisi bilan ifodalanadi. Ovoz manbai ular orasida joylashgan pMUT uzatuvchisi (1a-rasm) va hisoblash grafigi RRAM-ga asoslangan CD sxemalari (1b-rasm, yashil) tomonidan shakllantirilib, kirishlari kechiktirilgan CD neyronlari rolini o'ynaydi. sxema orqali kechikish chiziqlari (ko'k) biologik hamkasbidagi aksonlar kabi harakat qiladi. Taklif etilgan sensorli tizim eshitish tizimi 1-8 kHz diapazonda ishlaydigan boyqushning ish chastotasidan farq qiladi, ammo bu ishda taxminan 117 kHz chastotada ishlaydigan pMUT sensorlari qo'llaniladi. Ultrasonik transduserni tanlash texnik va optimallashtirish mezonlariga muvofiq ko'rib chiqiladi. Birinchidan, qabul qilish tarmoqli kengligini bitta chastotaga cheklash ideal tarzda o'lchash aniqligini yaxshilaydi va qayta ishlashdan keyingi bosqichni soddalashtiradi. Bundan tashqari, ultratovushda operatsiyaning afzalligi shundaki, chiqarilgan impulslar eshitilmaydi, shuning uchun odamlarni bezovta qilmang, chunki ularning eshitish diapazoni ~ 20-20 kHz.
boyo'g'li nishondan tovush to'lqinlarini oladi, bu holda harakatlanuvchi o'lja. Ovoz to'lqinining parvoz vaqti (ToF) har bir quloq uchun farq qiladi (agar o'lja to'g'ridan-to'g'ri boyo'g'li oldida bo'lmasa). Nuqtali chiziq tovush toʻlqinlarining boyoʻgʻli qulogʻiga yetib boradigan yoʻlini koʻrsatadi. Yirtqichni gorizontal tekislikda ikkita akustik yo'l o'rtasidagi uzunlik farqi va mos keladigan interaural vaqt farqi (ITD) asosida aniq lokalizatsiya qilish mumkin (chapdagi rasm 74-raqamdan ilhomlangan, mualliflik huquqi 2002, Neyrologiya jamiyati). Bizning tizimimizda pMUT uzatuvchisi (to'q ko'k) nishondan sakrab chiqadigan tovush to'lqinlarini hosil qiladi. Ko'zda tutilgan ultratovush to'lqinlari ikkita pMUT qabul qiluvchisi (ochiq yashil) tomonidan qabul qilinadi va neyromorfik protsessor (o'ngda) tomonidan qayta ishlanadi. b ITD (Jeffress) hisoblash modeli, boyo'g'lining quloqlariga kiruvchi tovushlar birinchi navbatda katta yadrodagi (NM) fazali qulflangan tikanlar sifatida kodlangan, so'ngra qatlam yadrosidagi mos keladigan detektor neyronlarining geometrik tarzda joylashtirilgan panjarasidan foydalangan holda qanday kodlanganligini tavsiflaydi. Qayta ishlash (Gollandiya) (chapda). Kechikish chiziqlari va tasodif detektori neyronlarini birlashtirgan neuroITD hisoblash grafigining tasviri, boyo'g'li biosensor tizimini RRAM-ga asoslangan neyromorfik sxemalar yordamida modellashtirish mumkin (o'ngda). c Asosiy Jeffress mexanizmining sxemasi, ToF dagi farq tufayli ikki quloq turli vaqtlarda tovush stimullarini qabul qiladi va har ikki uchidan aksonlarni detektorga yuboradi. Aksonlar bir qator tasodif detektori (CD) neyronlarining bir qismi bo'lib, ularning har biri vaqt bilan kuchli bog'liq bo'lgan kirishlarga tanlab javob beradi. Natijada, faqat kirishlari eng kichik vaqt farqi bilan kelgan kompakt disklar maksimal darajada hayajonlanadi (ITD aniq kompensatsiyalangan). Keyin CD maqsadning burchak o'rnini kodlaydi.
Piezoelektrik mikromexanik ultratovush transduserlari kengaytiriladigan ultratovushli transduserlar bo'lib, ular ilg'or CMOS texnologiyasi31,32,33,52 bilan birlashtirilishi mumkin va an'anaviy volumetrik transduserlarga qaraganda kamroq boshlang'ich kuchlanish va quvvat sarfiga ega. Bizning ishimizda membrananing diametri 880 mkm, rezonans chastotasi 110-117 kHz oralig'ida taqsimlanadi (2a-rasm, batafsil ma'lumot uchun usullarga qarang). O'nta sinov qurilmasi partiyasida o'rtacha sifat koeffitsienti taxminan 50 ni tashkil etdi (ref. 31). Texnologiya sanoat etukligiga erishdi va o'z-o'zidan biologik ilhomlantirilmagan. Turli pMUT plyonkalaridan olingan ma'lumotlarni birlashtirish yaxshi ma'lum texnikadir va burchak ma'lumotlarini, masalan, nur hosil qilish usullaridan foydalangan holda pMUTlardan olish mumkin31,54. Biroq, burchak ma'lumotlarini olish uchun zarur bo'lgan signalni qayta ishlash kam quvvat o'lchovlari uchun mos emas. Taklif etilayotgan tizim neyromorfik ma'lumotlarni qayta ishlash sxemasi pMUTni Jeffress modelidan ilhomlangan RRAM asosidagi neyromorfik hisoblash grafigi bilan birlashtiradi (2c-rasm), energiya tejamkorligi va resurs cheklangan apparat yechimini ta'minlaydi. Biz tajriba o'tkazdik, unda ikkita pMUT sensori ikkita qabul qiluvchi membrana tomonidan qabul qilingan turli ToF tovushlaridan foydalanish uchun bir-biridan taxminan 10 sm masofada joylashtirilgan. Transmitter vazifasini bajaradigan bitta pMUT qabul qiluvchilar orasiga joylashadi. Maqsad pMUT qurilmasi oldida D masofasida joylashgan 12 sm kengligida PVX plastinka edi (2b-rasm). Qabul qilgich ob'ektdan aks ettirilgan tovushni yozib oladi va tovush to'lqinining o'tishi paytida iloji boricha reaksiyaga kirishadi. D masofasi va th burchagi bilan aniqlangan ob'ektning holatini o'zgartirib, tajribani takrorlang. Havoladan ilhomlangan. 55, biz neyromorfik hisoblash grafigini kiritish uchun aks ettirilgan to'lqinlarni cho'qqilarga aylantirish uchun pMUT xom signallarini neyromorfik oldindan qayta ishlashni taklif qilamiz. Tepalik amplitudasiga mos keladigan ToF ikki kanalning har biridan olinadi va alohida cho'qqilarning aniq vaqti sifatida kodlanadi. Shaklda. 2c da pMUT sensorini RRAM-ga asoslangan hisoblash grafigi bilan bog'lash uchun zarur bo'lgan sxema ko'rsatilgan: ikkita pMUT qabul qiluvchining har biri uchun xom signal silliqlash, tuzatish uchun tarmoqli o'tkazuvchan filtrlanadi va keyin engib o'tish rejimida oqish integratoriga uzatiladi. dinamik chegara (2d-rasm) chiqish hodisasi (boshoq) va otish (LIF) neyronini hosil qiladi: chiqish boshoq vaqti aniqlangan parvoz vaqtini kodlaydi. LIF chegarasi pMUT javobiga nisbatan sozlangan bo'lib, pMUT o'zgaruvchanligini qurilmadan qurilmaga kamaytiradi. Ushbu yondashuv bilan, butun ovoz to'lqinini xotirada saqlash va keyinroq qayta ishlash o'rniga, biz shunchaki rezistiv xotira hisoblash grafigiga kirishni tashkil etuvchi tovush to'lqinining ToF ga mos keladigan tepalikni hosil qilamiz. Tishlar to'g'ridan-to'g'ri kechikish chiziqlariga yuboriladi va neyromorfik hisoblash grafiklarida moslikni aniqlash modullari bilan parallellashtiriladi. Ular tranzistorlarning eshiklariga yuborilganligi sababli, qo'shimcha kuchaytirish sxemasi talab qilinmaydi (batafsil ma'lumot uchun Qo'shimcha 4-rasmga qarang). pMUT tomonidan taqdim etilgan lokalizatsiya burchak aniqligini va taklif qilingan signalni qayta ishlash usulini baholash uchun biz ITD ni (ya'ni, ikkita qabul qiluvchi tomonidan yaratilgan cho'qqi hodisalari o'rtasidagi vaqt farqini) o'lchadik, chunki ob'ektning masofasi va burchagi o'zgarib turardi. Keyin ITD tahlili burchaklarga aylantirildi (Usullarga qarang) va ob'ektning pozitsiyasiga qarshi chizilgan: o'lchangan ITDdagi noaniqlik ob'ektga masofa va burchak bilan ortadi (2e, f-rasm). Asosiy muammo - pMUT javobidagi tepalik-shovqin nisbati (PNR). Ob'ekt qanchalik uzoq bo'lsa, akustik signal shunchalik past bo'ladi va shu bilan PNRni kamaytiradi (2f-rasm, yashil chiziq). PNR ning pasayishi ITD smetasida noaniqlikning oshishiga olib keladi, natijada lokalizatsiya aniqligi oshadi (2f-rasm, ko'k chiziq). Transmitterdan 50 sm masofada joylashgan ob'ekt uchun tizimning burchak aniqligi taxminan 10 ° ni tashkil qiladi. Sensorning xarakteristikalari tomonidan qo'yilgan ushbu cheklovni yaxshilash mumkin. Misol uchun, emitent tomonidan yuborilgan bosimni oshirish mumkin, bu esa pMUT membranasini harakatga keltiradigan kuchlanishni oshiradi. O'tkazilgan signalni kuchaytirishning yana bir yechimi bir nechta transmitterlarni ulashdir 56. Ushbu echimlar energiya xarajatlarining oshishi hisobiga aniqlash oralig'ini oshiradi. Qabul qiluvchi tomonda qo'shimcha yaxshilanishlar amalga oshirilishi mumkin. pMUT ning qabul qiluvchi shovqin qavatini pMUT va birinchi bosqich kuchaytirgich o'rtasidagi aloqani yaxshilash orqali sezilarli darajada kamaytirish mumkin, bu hozirda simli ulanishlar va RJ45 kabellari bilan amalga oshiriladi.
1,5 mm balandlikda birlashtirilgan oltita 880 mkm membranali pMUT kristalining tasviri. b o'lchash moslamasining diagrammasi. Nishon azimut th pozitsiyasida va D masofasida joylashgan. pMUT uzatuvchisi nishondan sakrab chiqadigan 117,6 kHz signal hosil qiladi va har xil parvoz vaqtiga (ToF) ega ikkita pMUT qabul qiluvchisiga yetib boradi. Quloqlararo vaqt farqi (ITD) sifatida belgilangan bu farq ob'ektning holatini kodlaydi va ikkita qabul qiluvchi sensorning eng yuqori javobini baholash orqali baholanishi mumkin. c Xom pMUT signalini spike ketma-ketliklariga aylantirish uchun dastlabki ishlov berish bosqichlarining sxemasi (ya'ni, neyromorfik hisoblash grafigiga kiritish). pMUT sensorlari va neyromorfik hisoblash grafiklari ishlab chiqilgan va sinovdan o'tgan va neyromorfik oldindan ishlov berish dasturiy ta'minot simulyatsiyasiga asoslangan. d Signalni qabul qilishda pMUT membranasining javobi va uning boshoq domeniga aylanishi. e Eksperimental lokalizatsiya burchak aniqligi ob'ekt burchagi (D) va maqsad ob'ektga masofa (D) funktsiyasi sifatida. ITD ekstraktsiyasi usuli taxminan 4 ° S minimal burchak o'lchamlarini talab qiladi. f Burchak aniqligi (ko'k chiziq) va mos keladigan tepalik-shovqin nisbati (yashil chiziq) t = 0 uchun ob'ekt masofasiga nisbatan.
Rezistiv xotira ma'lumotni uchuvchan bo'lmagan o'tkazuvchan holatda saqlaydi. Usulning asosiy printsipi shundaki, materialning atom darajasida o'zgarishi uning elektr o'tkazuvchanligining o'zgarishiga olib keladi57. Bu erda biz yuqori va pastki titanium va titanium nitridi elektrodlari o'rtasida joylashgan 5 nm gafniy dioksid qatlamidan iborat oksidga asoslangan rezistiv xotiradan foydalanamiz. RRAM qurilmalarining o'tkazuvchanligini elektrodlar orasidagi kislorod vakansiyalarining o'tkazuvchan filamentlarini yaratadigan yoki buzadigan oqim / kuchlanish to'lqin shaklini qo'llash orqali o'zgartirish mumkin. Biz bunday qurilmalar58 ni 130 nm standart CMOS jarayoniga birgalikda birlashtirdik, bu tasodif detektori va kechikish chizig'i sxemasini amalga oshiradigan qayta konfiguratsiya qilinadigan neyromorfik sxemani yaratish uchun (3a-rasm). Qurilmaning uchuvchan bo'lmagan va analog tabiati, neyromorfik sxemaning hodisalarga asoslangan tabiati bilan birgalikda energiya sarfini minimallashtiradi. Sxema bir zumda yoqish / o'chirish funktsiyasiga ega: u yoqilgandan so'ng darhol ishlaydi, bu kontaktlarning zanglashiga olib bo'lgan vaqtida quvvatni to'liq o'chirishga imkon beradi. Taklif etilayotgan sxemaning asosiy qurilish bloklari shaklda ko'rsatilgan. 3b. U N ta parallel yagona rezistorli yagona tranzistorli (1T1R) tuzilmalardan iborat bo'lib, ular sinaptik og'irliklarni kodlaydi, ulardan og'irlikdagi oqimlar olinadi, differensial juftlik integratorining (DPI) 59 umumiy sinapsiga kiritiladi va nihoyat integratsiya va sinapsga kiritiladi. oqish. faollashtirilgan (LIF) neyron 60 (batafsil ma'lumot uchun usullarga qarang). Kirish kuchlanishlari 1T1R strukturasining darvozasiga yuzlab nanosekundlar oralig'ida davom etadigan kuchlanish impulslari ketma-ketligi shaklida qo'llaniladi. Rezistiv xotira Vbottom erga ulanganda Vtopga tashqi musbat havolani qo'llash orqali yuqori o'tkazuvchanlik holatiga (HCS) joylashtirilishi mumkin va Vtop erga ulanganda Vbottomga ijobiy kuchlanishni qo'llash orqali past o'tkazuvchanlik holatiga (LCS) qayta o'rnatilishi mumkin. HCS ning o'rtacha qiymati SET (ICC) ning dasturlash oqimini (muvofiqligini) ketma-ket tranzistorning eshik manbai kuchlanishi bilan cheklash orqali nazorat qilinishi mumkin (3c-rasm). Sxemadagi RRAM funktsiyalari ikki xil: ular kirish impulslarini yo'naltiradi va og'irlashtiradi.
Yashil rangda selektor tranzistorlari (kengligi 650 nm) bo'lgan 130 nm CMOS texnologiyasiga o'rnatilgan ko'k HfO2 1T1R RRAM qurilmasining skanerlash elektron mikroskopi (SEM) tasviri. b Tavsiya etilgan neyromorfik sxemaning asosiy qurilish bloklari. Kirish kuchlanish impulslari (cho'qqilari) Vin0 va Vin1 oqim Iweight ni iste'mol qiladi, bu 1T1R strukturasining G0 va G1 o'tkazuvchanlik holatlariga mutanosibdir. Ushbu oqim DPI sinapslariga yuboriladi va LIF neyronlarini qo'zg'atadi. RRAM G0 va G1 mos ravishda HCS va LCS-ga o'rnatiladi. c 16K RRAM qurilmalari guruhi uchun kümülatif o'tkazuvchanlik zichligi funktsiyasi ICC oqimini moslashtirish funktsiyasi sifatida o'tkazuvchanlik darajasini samarali nazorat qiladi. d (a) dagi sxema o'lchovlari shuni ko'rsatadiki, G1 (LCSda) Vin1 (yashil) dan kirishni samarali ravishda bloklaydi va haqiqatan ham chiqish neyronining membrana kuchlanishi faqat Vin0 dan ko'k kirishga javob beradi. RRAM zanjirdagi ulanishlarni samarali aniqlaydi. e Vin0 kuchlanish impulsini qo'llaganidan so'ng, o'tkazuvchanlik qiymati G0 membrana kuchlanishiga Vmem ta'sirini ko'rsatadigan (b) da sxemani o'lchash. O'tkazuvchanlik qanchalik ko'p bo'lsa, javob shunchalik kuchliroq bo'ladi: shunday qilib, RRAM qurilmasi kiritish-chiqarish ulanishining vaznini amalga oshiradi. O'lchovlar sxema bo'yicha amalga oshirildi va RRAMning ikki tomonlama funktsiyasini, kirish impulslarini yo'naltirish va tortishni ko'rsatdi.
Birinchidan, ikkita asosiy o'tkazuvchanlik holati (HCS va LCS) mavjud bo'lganligi sababli, RRAMlar mos ravishda LCS yoki HCS holatlarida kirish impulslarini bloklashi yoki o'tkazib yuborishi mumkin. Natijada, RRAM sxemadagi ulanishlarni samarali aniqlaydi. Bu arxitekturani qayta sozlash imkoniyatiga ega bo'lish uchun asosdir. Buni ko'rsatish uchun biz 3b-rasmda sxema blokining ishlab chiqarilgan sxemasini amalga oshirishni tasvirlaymiz. G0 ga mos keladigan RRAM HCSga dasturlashtirilgan, ikkinchi RRAM G1 esa LCSga dasturlashtirilgan. Kirish impulslari Vin0 va Vin1 uchun ham qo'llaniladi. Ikki ketma-ket kirish impulslarining ta'siri chiqish neyronlarida neyron membrana kuchlanishini va osiloskop yordamida chiqish signalini yig'ish orqali tahlil qilindi. Membrana tarangligini rag'batlantirish uchun neyron pulsiga faqat HCS qurilmasi (G0) ulanganda tajriba muvaffaqiyatli o'tdi. Bu 3d-rasmda ko'rsatilgan, bu erda ko'k impulsli poezd membrana kuchlanishini membrana kondansatkichlarida to'planishiga olib keladi, yashil impuls poezdi esa membrana kuchlanishini doimiy ushlab turadi.
RRAM ning ikkinchi muhim vazifasi ulanish og'irliklarini amalga oshirishdir. RRAM-ning analog o'tkazuvchanligini sozlashdan foydalanib, kirish / chiqish ulanishlarini mos ravishda tortish mumkin. Ikkinchi tajribada G0 qurilmasi HCS ning turli darajalariga dasturlashtirildi va VIn0 kirishiga kirish impulsi qo'llanildi. Kirish pulsi qurilmadan oqimni (Iweight) tortadi, bu o'tkazuvchanlik va mos keladigan potentsial tushish Vtop - Vbot bilan mutanosib. Keyinchalik bu og'irlikdagi oqim DPI sinapslariga va LIF chiqish neyronlariga AOK qilinadi. Chiqish neyronlarining membrana kuchlanishi osiloskop yordamida qayd etilgan va 3d-rasmda ko'rsatilgan. Bitta kirish pulsiga javoban neyron membranasining kuchlanish cho'qqisi rezistiv xotiraning o'tkazuvchanligiga mutanosib bo'lib, RRAMni sinaptik og'irlikning dasturlashtiriladigan elementi sifatida ishlatish mumkinligini ko'rsatadi. Ushbu ikkita dastlabki sinovlar taklif qilingan RRAM asosidagi neyromorfik platforma Jeffress asosiy mexanizmining asosiy elementlarini, ya'ni kechikish chizig'ini va tasodif detektori sxemasini amalga oshirishga qodir ekanligini ko'rsatadi. Sxema platformasi 3b-rasmdagi bloklar kabi ketma-ket bloklarni yonma-yon joylashtirish va ularning eshiklarini umumiy kirish liniyasiga ulash orqali qurilgan. Biz ikkita kirishni qabul qiluvchi ikkita chiqish neyronidan iborat neyromorfik platformani ishlab chiqdik, ishlab chiqdik va sinovdan o'tkazdik (4a-rasm). Elektr sxemasi 4b-rasmda ko'rsatilgan. Yuqori 2 × 2 RRAM matritsasi kirish impulslarini ikkita chiqish neyroniga yo'naltirishga imkon beradi, pastki 2 × 2 matritsa ikkita neyronning (N0, N1) takroriy ulanishiga imkon beradi. 4c-e-rasmdagi eksperimental o'lchovlar bilan ko'rsatilgandek, biz ushbu platformani kechikish chizig'i konfiguratsiyasi va ikki xil tasodif detektori funktsiyalari bilan ishlatish mumkinligini ko'rsatamiz.
0 va 1 ikkita kirishni qabul qiluvchi ikkita chiqish neyronlari N0 va N1 tomonidan tuzilgan elektron diagramma. Massivning eng yuqori to'rtta qurilmasi kirishdan chiqishgacha bo'lgan sinaptik ulanishlarni, pastki to'rtta hujayra esa neyronlar orasidagi takroriy aloqalarni belgilaydi. Rangli RRAMlar o'ngdagi HCSda sozlangan qurilmalarni ifodalaydi: HCSdagi qurilmalar ulanishga ruxsat beradi va og'irliklarni ifodalaydi, LCSdagi qurilmalar esa kirish impulslarini bloklaydi va chiqishlarga ulanishni o'chiradi. b Sakkizta RRAM modulli ko'k rang bilan ajratilgan (a) sxemasi. c Kechikish chiziqlari oddiygina DPI sinapslari va LIF neyronlarining dinamikasi yordamida hosil bo'ladi. Yashil RRAM o'tkazuvchanlikka etarlicha yuqori o'rnatilgan bo'lib, kirish kechikishi Dt dan keyin chiqishda nosozlikni keltirib chiqarishi mumkin. d Vaqtga bog'liq signallarni yo'nalishga sezgir bo'lmagan CD-ni aniqlashning sxematik tasviri. Chiqish neyroni 1, N1, 0 va 1 kirishlarida qisqa kechikish bilan yonadi. e Yo'nalishga sezgir CD sxemasi, 1-kirish 0-ga yaqinlashganda va kirish 0-dan keyin kelganida aniqlovchi sxema. Sxemaning chiqishi 1-neyron (N1) bilan ifodalanadi.
Kechikish chizig'i (4c-rasm) oddiygina DPI sinapslari va LIF neyronlarining dinamik xatti-harakatlaridan foydalanib, Tdelni kechiktirish orqali Vin1 dan Vout1 ga kirish pog'onasini ko'paytiradi. Faqat Vin1 va Vout1 ga ulangan G3 RRAM HCS da dasturlashtirilgan, qolgan RRAMlar LCS da dasturlashtirilgan. G3 qurilmasi har bir kirish impulsi chiqish neyronining membrana kuchlanishini chegaraga yetib borishi va kechiktirilgan chiqish impulsini yaratish uchun yetarli darajada oshishini ta'minlash uchun 92,6 mks uchun dasturlashtirilgan. Tdelning kechikishi sinaptik va neyron vaqt konstantalari bilan belgilanadi. Tasodif detektorlari vaqtinchalik korrelyatsiya qilingan, lekin fazoviy taqsimlangan kirish signallarining paydo bo'lishini aniqlaydi. Yo'nalishga sezgir bo'lmagan CD umumiy chiqish neyroniga yaqinlashadigan individual kirishlarga tayanadi (4d-rasm). Vin0 va Vin1ni Vout1, G2 va G4 ga bog'laydigan ikkita RRAM mos ravishda yuqori o'tkazuvchanlik uchun dasturlashtirilgan. Vin0 va Vin1 ga bir vaqtning o'zida tikanlar kelishi N1 neyron membranasining kuchlanishini chiqish pog'onasini yaratish uchun zarur bo'lgan chegaradan oshiradi. Agar ikkita kirish vaqt jihatidan bir-biridan juda uzoqda bo'lsa, birinchi kirishda to'plangan membrana kuchlanishidagi zaryad parchalanish uchun vaqtga ega bo'lishi mumkin, bu N1 membrana potentsialining chegara qiymatiga yetishiga yo'l qo'ymaydi. G1 va G2 taxminan 65 mks uchun dasturlashtirilgan, bu bitta kirish kuchlanishi membrana kuchlanishini chiqish kuchlanishiga olib keladigan darajada oshirmasligini ta'minlaydi. Kosmosda va vaqt ichida taqsimlangan hodisalar o'rtasidagi tasodifni aniqlash optik oqimga asoslangan to'siqlardan qochish va tovush manbasini lokalizatsiya qilish kabi keng ko'lamli sezish vazifalarida qo'llaniladigan asosiy operatsiya hisoblanadi. Shunday qilib, yo'nalishga sezgir va sezgir bo'lmagan kompakt disklarni hisoblash vizual va audio lokalizatsiya tizimlarini qurish uchun asosiy qurilish blokidir. Vaqt konstantalarining xususiyatlaridan ko'rinib turibdiki (Qo'shimcha 2-rasmga qarang), taklif qilingan sxema to'rtta kattalikdagi vaqt shkalasining mos diapazonini amalga oshiradi. Shunday qilib, u bir vaqtning o'zida vizual va ovoz tizimlarining talablariga javob berishi mumkin. Yo'nalishga sezgir CD - bu impulslar kelishining fazoviy tartibiga sezgir bo'lgan sxema: o'ngdan chapga va aksincha. Bu Drosophila vizual tizimining asosiy harakatni aniqlash tarmog'idagi asosiy qurilish bloki bo'lib, harakat yo'nalishlarini hisoblash va to'qnashuvlarni aniqlash uchun ishlatiladi62. Yo'nalish sezgir CD ga erishish uchun ikkita kirish ikki xil neyronga (N0, N1) yo'naltirilishi va ular o'rtasida yo'nalishli aloqa o'rnatilishi kerak (4e-rasm). Birinchi kirish qabul qilinganda, NO o'z membranasidagi kuchlanishni chegara qiymatidan oshirib, kuchlanishni yuborish orqali reaksiyaga kirishadi. Ushbu chiqish hodisasi, o'z navbatida, yashil rang bilan ta'kidlangan yo'nalishli ulanish tufayli N1 ni yoqadi. Agar Vin1 kirish hodisasi kelsa va N1 ni uning membrana kuchlanishi hali yuqori bo'lsa, N1 ikkita kirish o'rtasida moslik topilganligini ko'rsatadigan chiqish hodisasini hosil qiladi. Yo‘nalishli ulanishlar N1 ga chiqish 1-kirish 0-dan keyin kelgan taqdirdagina chiqish imkonini beradi. G0, G3 va G7 mos ravishda 73,5 µS, 67,3 µS va 40,2 µS ga dasturlashtirilgan bo‘lib, Vin0 kirishidagi bitta tirqish kechikishga sabab bo‘lishini ta’minlaydi. N1 membrana potentsiali faqat ikkala kirish paytidagi chegaraga etadi portlashlar sinxron tarzda keladi. .
O'zgaruvchanlik modellashtirilgan neyromorfik tizimlarda nomukammallik manbai hisoblanadi63,64,65. Bu neyronlar va sinapslarning heterojen xatti-harakatlariga olib keladi. Bunday kamchiliklarga misollar qatoriga kirish daromadining 30% (o'rtacha standart og'ish) o'zgaruvchanligi, vaqt doimiysi va refrakter davr kiradi, ammo bir nechtasini nomlash mumkin (Usullarga qarang). Ikki neyrondan iborat orientatsiya sezgir CD kabi bir nechta neyron zanjirlar bir-biriga ulanganda bu muammo yanada aniqroq bo'ladi. To'g'ri ishlashi uchun ikkita neyronning daromad va parchalanish vaqt konstantalari iloji boricha o'xshash bo'lishi kerak. Masalan, kirish daromadidagi katta farq bir neyronning kirish pulsiga haddan tashqari ta'sir ko'rsatishiga olib kelishi mumkin, boshqa neyron esa deyarli javob bermaydi. Shaklda. Shakl 5a tasodifiy tanlangan neyronlarning bir xil kirish pulsiga turlicha javob berishini ko'rsatadi. Bu asabiy o'zgaruvchanlik, masalan, yo'nalishga sezgir kompakt disklarning funktsiyasiga tegishli. Shaklda ko'rsatilgan sxemada. 5b, c, neyron 1ning kirish daromadi neyron 0nikidan ancha yuqori. Shunday qilib, neyron 0 chegaraga erishish uchun uchta kirish impulslarini (1 o'rniga) talab qiladi va neyron 1, kutilganidek, ikkita kirish hodisasiga muhtoj. Vaqtga bog'liq biomimetik plastisiyani (STDP) amalga oshirish noaniq va sust neyron va sinaptik davrlarning tizim ishlashiga ta'sirini yumshatishning mumkin bo'lgan usuli hisoblanadi43. Bu erda biz rezistiv xotiraning plastik xatti-harakatini neyromorfik davrlarda asabiy kirishni kuchaytirish va o'zgaruvchanlik ta'sirini kamaytirishga ta'sir qilish vositasi sifatida foydalanishni taklif qilamiz. Shaklda ko'rsatilganidek. 4e, RRAM sinaptik massasi bilan bog'liq o'tkazuvchanlik darajalari mos keladigan neyron membrana kuchlanish javobini samarali modulyatsiya qildi. Biz iterativ RRAM dasturlash strategiyasidan foydalanamiz. Berilgan kirish uchun sinaptik og'irliklarning o'tkazuvchanlik qiymatlari kontaktlarning zanglashiga olib kelguniga qadar qayta dasturlashtiriladi (usullarga qarang).
a Tasodifiy tanlangan to'qqizta individual neyronlarning bir xil kirish pulsiga javobining eksperimental o'lchovlari. Javob populyatsiyalar orasida farq qiladi, bu kirish daromadi va vaqt konstantasiga ta'sir qiladi. b Yo'nalishga sezgir CD ga ta'sir qiluvchi neyronlarning o'zgaruvchanligiga neyronlarning ta'sirining eksperimental o'lchovlari. Ikki yo'nalishga sezgir CD chiqish neyronlari neyrondan neyronga o'zgaruvchanligi sababli kirish stimullariga boshqacha javob beradi. Neyron 0 neyron 1 ga qaraganda kamroq kirish daromadiga ega, shuning uchun chiqish pikini yaratish uchun uchta kirish impulslari (1 o'rniga) kerak bo'ladi. Kutilganidek, 1-neyron ikkita kirish hodisasi bilan chegaraga etadi. Agar kirish 1 neyron 0 yonishidan keyin Dt = 50 mksdan keyin kelsa, CD jim qoladi, chunki Dt neyron 1ning vaqt konstantasidan (taxminan 22 mks) kattaroqdir. c Dt = 20 mks ga kamayadi, shuning uchun neyron 1 ning otashi hali ham yuqori bo'lganda kirish 1 cho'qqisiga chiqadi, natijada ikkita kirish hodisasi bir vaqtning o'zida aniqlanadi.
ITD hisoblash ustunida ishlatiladigan ikkita element - kechikish chizig'i va yo'nalishga sezgir bo'lmagan CD. Ikkala sxema ham ob'ektni joylashtirishning yaxshi ishlashini ta'minlash uchun aniq kalibrlashni talab qiladi. Kechikish chizig'i kirish cho'qqisining aniq kechiktirilgan versiyasini etkazib berishi kerak (6a-rasm) va CD faqat kirish maqsadni aniqlash oralig'iga tushganda faollashtirilishi kerak. Kechikish chizig'i uchun kirish ulanishlarining sinaptik og'irliklari (4a-rasmdagi G3) maqsadli kechikish olinmaguncha qayta dasturlashtirildi. Dasturni to'xtatish uchun maqsadli kechikish atrofida tolerantlikni o'rnating: tolerantlik qanchalik kichik bo'lsa, kechikish chizig'ini muvaffaqiyatli o'rnatish shunchalik qiyin bo'ladi. Shaklda. 6b-rasmda kechikish chizig'ini kalibrlash jarayonining natijalari ko'rsatilgan: ko'rinib turibdiki, taklif qilingan sxema dizayn sxemasida talab qilinadigan barcha kechikishlarni aniq ta'minlay oladi (10 dan 300 mks gacha). Kalibrlash iteratsiyasining maksimal soni kalibrlash jarayonining sifatiga ta'sir qiladi: 200 ta takrorlash xatoni 5% dan kamroq kamaytirishi mumkin. Bitta kalibrlash iteratsiyasi RRAM xujayrasini o'rnatish/qayta tiklash ishiga mos keladi. Sozlash jarayoni CD modulining lahzali yaqin hodisalarni aniqlashning aniqligini oshirish uchun ham juda muhimdir. 95% dan yuqori (6c-rasmdagi ko'k chiziq) haqiqiy ijobiy tezlikka (ya'ni, tegishli deb to'g'ri aniqlangan hodisalar tezligi) erishish uchun o'nta kalibrlash iteratsiyasi kerak bo'ldi. Biroq, sozlash jarayoni noto'g'ri ijobiy hodisalarga ta'sir qilmadi (ya'ni, noto'g'ri aniqlangan hodisalarning chastotasi). Tez faollashuvchi yo'llarning vaqt cheklovlarini bartaraf etishning biologik tizimlarda kuzatilgan yana bir usuli - ortiqchalik (ya'ni, berilgan funktsiyani bajarish uchun bir xil ob'ektning ko'p nusxalari ishlatiladi). Biologiyadan ilhomlanib66, biz noto'g'ri pozitivlarning ta'sirini kamaytirish uchun har bir CD moduliga ikkita kechikish chizig'i orasiga bir nechta CD sxemalarini joylashtirdik. Shaklda ko'rsatilganidek. 6c (yashil chiziq), har bir CD moduliga uchta CD elementini joylashtirish noto'g'ri signal tezligini 10-2 dan kamroq darajaga tushirishi mumkin.
Neyronlarning o'zgaruvchanligining kechikish liniyasi davrlariga ta'siri. b Kechikish chizig'i davrlarini mos keladigan LIF neyronlari va DPI sinapslarining vaqt konstantalarini katta qiymatlarga o'rnatish orqali katta kechikishlarga o'lchash mumkin. RRAM kalibrlash protsedurasini takrorlash sonini ko'paytirish maqsadli kechikishning aniqligini sezilarli darajada yaxshilash imkonini berdi: 200 ta takrorlash xatoni 5% dan kamaytirdi. Bitta iteratsiya RRAM yacheykasidagi SET/RESET operatsiyasiga mos keladi. Jeffress modelidagi har bir CD moduli tizimdagi nosozliklarga nisbatan ko'proq moslashuvchanlik uchun N parallel CD elementlari yordamida amalga oshirilishi mumkin. d RRAM kalibrlashning ko'proq takrorlanishi haqiqiy ijobiy tezlikni (ko'k chiziq) oshiradi, noto'g'ri musbat tezlik esa takrorlashlar soniga bog'liq emas (yashil chiziq). Ko'proq CD elementlarini parallel joylashtirish CD moduli mosligini noto'g'ri aniqlashning oldini oladi.
Endi biz neyromorfik hisoblash grafigini tashkil etuvchi pMUT sensori, CD va kechikish chizig'i davrlarining akustik xususiyatlarini o'lchash yordamida 2-rasmda ko'rsatilgan uchdan-end integratsiyalangan ob'ektni lokalizatsiya qilish tizimining ishlashi va quvvat sarfini baholaymiz. Jeffress modeli (1a-rasm). Neyromorfik hisoblash grafigiga kelsak, CD modullarining soni qancha ko'p bo'lsa, burchak o'lchamlari shunchalik yaxshi bo'ladi, lekin tizimning energiyasi ham shunchalik yuqori bo'ladi (7a-rasm). Alohida komponentlarning (pMUT sensorlari, neyronlar va sinaptik davrlar) aniqligini butun tizimning aniqligi bilan solishtirish orqali murosaga erishish mumkin. Kechikish chizig'ining o'lchamlari simulyatsiya qilingan sinapslar va neyronlarning vaqt konstantalari bilan cheklangan, bizning sxemamizda 10 mks dan oshadi, bu 4 ° burchak o'lchamlariga to'g'ri keladi (Usullarga qarang). CMOS texnologiyasi bilan yanada rivojlangan tugunlar kamroq vaqt konstantalari bilan neyron va sinaptik sxemalarni loyihalash imkonini beradi, bu esa kechikish chizig'i elementlarining yuqori aniqligini ta'minlaydi. Biroq, bizning tizimimizda aniqlik burchak holatini baholashda pMUT xatosi bilan cheklangan, ya'ni 10 ° (7a-rasmdagi ko'k gorizontal chiziq). Biz CD modullar sonini 40 ga belgilab qo'ydik, bu taxminan 4 ° burchak o'lchamlari, ya'ni hisoblash grafigining burchak aniqligi (7a-rasmdagi ochiq ko'k gorizontal chiziq). Tizim darajasida bu sensor tizimi oldida 50 sm masofada joylashgan ob'ektlar uchun 4 ° o'lchamlari va 10 ° aniqligini beradi. Bu qiymat ref.da keltirilgan neyromorfik tovush lokalizatsiya tizimlari bilan solishtirish mumkin. 67. Taklif etilayotgan tizimni eng so'nggi daraja bilan solishtirishni qo'shimcha 1-jadvalda topish mumkin. Qo'shimcha pMUTlarni qo'shish, akustik signal darajasini oshirish va elektron shovqinni kamaytirish mahalliylashtirish aniqligini yanada yaxshilashning mumkin bo'lgan usullaridir. ) 9,7 ga baholanmoqda. nz. 55. Hisoblash grafigida 40 CD birliklari berilgan, SPICE simulyatsiyasi har bir operatsiya uchun energiyani (ya'ni ob'ektni joylashtirish energiyasini) 21,6 nJ deb baholadi. Neyromorf tizim faqat kirish hodisasi kelganda, ya'ni akustik to'lqin istalgan pMUT qabul qiluvchiga etib kelganida va aniqlash chegarasidan oshib ketganda faollashadi, aks holda u faol bo'lmaydi. Bu kirish signali bo'lmaganda keraksiz quvvat sarfini oldini oladi. 100 Gts lokalizatsiya operatsiyalari chastotasini va har bir operatsiya uchun 300 mks faollashtirish davrini (maksimal mumkin bo'lgan ITD) hisobga olgan holda, neyromorfik hisoblash grafigining quvvat iste'moli 61,7 nVtni tashkil qiladi. Har bir pMUT qabul qiluvchisiga neyromorfik oldindan ishlov berish bilan butun tizimning quvvat sarfi 81,6 nVt ga etadi. Taklif etilayotgan neyromorfik yondashuvning energiya samaradorligini an'anaviy apparat bilan solishtirganda tushunish uchun biz bu raqamni neyromorfik yoki an'anaviy nur shakllantirish mahoratidan foydalangan holda zamonaviy past quvvatli mikrokontrolörda bir xil vazifani bajarish uchun zarur bo'lgan energiya bilan taqqosladik. Neyromorfik yondashuv analog-raqamli konvertor (ADC) bosqichini, undan keyin tarmoqli o'tish filtri va konvertni chiqarish bosqichini (Teeger-Kaiser usuli) ko'rib chiqadi. Nihoyat, ToFni chiqarish uchun chegara operatsiyasi bajariladi. Biz ITDni ToF asosida hisoblashni va taxminiy burchak holatiga o'tkazishni o'tkazib yubordik, chunki bu har bir o'lchov uchun bir marta sodir bo'ladi (Usullarga qarang). Ikkala kanalda (pMUT qabul qiluvchilar) 250 kHz namuna olish tezligi, 18 tarmoqli o'tish filtri operatsiyalari, 3 ta konvertni chiqarish operatsiyalari va har bir namuna uchun 1 chegara operatsiyasini hisobga olsak, umumiy quvvat iste'moli 245 mikrovatt deb baholanadi. Bunda mikrokontrollerning past quvvatli rejimi69 ishlatiladi, u algoritmlar bajarilmayotganda yoqiladi, bu esa quvvat sarfini 10,8 mkVtgacha kamaytiradi. Ma'lumotnomada taklif qilingan nur hosil qiluvchi signalni qayta ishlash yechimining quvvat sarfi. 31, 5 pMUT qabul qilgichlari va azimut tekisligida [-50 °, +50 °] bir tekis taqsimlangan 11 ta nurlar bilan 11,71 mVt (batafsil ma'lumot uchun Usullar bo'limiga qarang). Bundan tashqari, biz ob'ektni lokalizatsiya qilish uchun Jeffress modeli o'rniga 1,5 mVt deb baholangan FPGA47 asosidagi Vaqt farqi kodlovchisining (TDE) quvvat sarfini xabar qilamiz. Ushbu hisob-kitoblarga asoslanib, tavsiya etilgan neyromorfik yondashuv ob'ektni lokalizatsiya qilish operatsiyalari uchun klassik nurlanish usullaridan foydalangan holda mikrokontrollerga nisbatan quvvat sarfini besh darajaga kamaytiradi. Klassik mikrokontrollerda signalni qayta ishlashga neyromorfik yondashuvni qabul qilish quvvat sarfini taxminan ikki darajaga kamaytiradi. Taklif etilayotgan tizimning samaradorligini xotirada hisob-kitoblarni amalga oshirishga qodir bo'lgan asinxron rezistiv-xotirali analog sxemaning kombinatsiyasi va signallarni qabul qilish uchun zarur bo'lgan analog-raqamli konvertatsiyaning yo'qligi bilan izohlash mumkin.
a CD modullari soniga qarab lokalizatsiya operatsiyasining burchak o'lchamlari (ko'k) va quvvat sarfi (yashil). To'q ko'k gorizontal chiziq PMUT ning burchak aniqligini va ochiq ko'k gorizontal chiziq neyromorfik hisoblash grafigining burchak aniqligini ifodalaydi. b Taklif etilgan tizimning quvvat sarfi va muhokama qilingan ikkita mikrokontroller ilovalari va Vaqt farqi kodlovchisi (TDE)47 FPGA ning raqamli amalga oshirilishi bilan taqqoslash.
Maqsadli lokalizatsiya tizimining energiya sarfini minimallashtirish uchun biz maqsadli ob'ektning o'rnini realda hisoblash uchun o'rnatilgan sensorlar tomonidan ishlab chiqarilgan signal ma'lumotlarini qayta ishlaydigan samarali, hodisaga asoslangan RRAM-ga asoslangan neyromorfik sxemani o'ylab topdik, loyihalashtirdik va amalga oshirdik. vaqt. . An'anaviy ishlov berish usullari aniqlangan signallarni doimiy ravishda namuna olish va foydali ma'lumotlarni olish uchun hisob-kitoblarni amalga oshirishda, tavsiya etilgan neyromorfik yechim foydali ma'lumotlar kelishi bilan asinxron tarzda hisob-kitoblarni amalga oshiradi va tizim quvvat samaradorligini besh darajaga oshiradi. Bundan tashqari, biz RRAM-ga asoslangan neyromorfik sxemalarning moslashuvchanligini ta'kidlaymiz. RRAM ning o'tkazuvchanlikni uchuvchan bo'lmagan tarzda o'zgartirish qobiliyati (plastiklik) ultra past quvvatli analog DPI ning sinaptik va neyron davrlarining o'ziga xos o'zgaruvchanligini qoplaydi. Bu RRAM-ga asoslangan sxemani ko'p qirrali va kuchli qiladi. Bizning maqsadimiz signallardan murakkab funktsiyalar yoki naqshlarni ajratib olish emas, balki real vaqtda ob'ektlarni lokalizatsiya qilishdir. Bizning tizimimiz signalni samarali tarzda siqib chiqarishi va kerak bo'lganda murakkabroq qarorlar qabul qilish uchun uni keyingi qayta ishlash bosqichlariga yuborishi mumkin. Lokalizatsiya ilovalari kontekstida bizning neyromorfik dastlabki ishlov berish qadamimiz ob'ektlarning joylashuvi haqida ma'lumot berishi mumkin. Ushbu ma'lumot, masalan, harakatni aniqlash yoki imo-ishorani aniqlash uchun ishlatilishi mumkin. Biz pMUT kabi ultra past quvvatli sensorlarni ultra past quvvatli elektronika bilan birlashtirish muhimligini ta'kidlaymiz. Buning uchun neyromorfik yondashuvlar muhim bo'ldi, chunki ular bizni Jeffress modeli kabi biologik ilhomlantirilgan hisoblash usullarining yangi sxemalarini ishlab chiqishga olib keldi. Sensor termoyadroviy dasturlari kontekstida bizning tizimimiz aniqroq ma'lumot olish uchun bir nechta hodisaga asoslangan sensorlar bilan birlashtirilishi mumkin. Boyqushlar qorong'uda o'lja topishda zo'r bo'lsa-da, ular ajoyib ko'rish qobiliyatiga ega va o'ljani tutishdan oldin birgalikda eshitish va vizual qidiruvni amalga oshiradilar70. Muayyan eshitish neyroni yoqilganda, boyo'g'li vizual qidiruvni qaysi yo'nalishda boshlash kerakligini aniqlash uchun kerakli ma'lumotni oladi va shu bilan vizual sahnaning kichik bir qismiga diqqatini qaratadi. Kelajakdagi avtonom agentlarni ishlab chiqish uchun vizual sensorlar (DVS kamera) va taklif qilingan tinglash sensori (pMUT asosida) kombinatsiyasini o'rganish kerak.
pMUT sensori bir-biridan taxminan 10 sm masofada joylashgan ikkita qabul qiluvchiga ega bo'lgan PCBda joylashgan va transmitter qabul qiluvchilar orasida joylashgan. Ushbu ishda har bir membrana qalinligi 200 nm bo'lgan molibden (Mo) ning uchta qatlami orasiga yopishtirilgan va qalinligi 200 nm bo'lgan qatlam bilan qoplangan qalinligi 800 nm bo'lgan ikki qatlamli pyezoelektrik alyuminiy nitridi (AlN) dan iborat to'xtatilgan bimorf strukturadir. ma'lumotnomada ta'riflanganidek, yuqori passivlashtiruvchi SiN qatlami. 71. Ichki va tashqi elektrodlar molibdenning pastki va yuqori qatlamlariga qo'llaniladi, o'rta molibden elektrod esa naqshsiz va tuproq sifatida ishlatiladi, natijada to'rt juft elektrodli membrana hosil bo'ladi.
Ushbu arxitektura umumiy membrana deformatsiyasidan foydalanishga imkon beradi, natijada uzatish va qabul qilish sezgirligi yaxshilanadi. Bunday pMUT odatda emitent sifatida 700 nm / V qo'zg'alish sezgirligini ko'rsatadi, 270 Pa / V sirt bosimini ta'minlaydi. Qabul qiluvchi sifatida, bitta pMUT plyonkasi 15 nA / Pa qisqa tutashuv sezgirligini ko'rsatadi, bu AlN ning piezoelektrik koeffitsientiga bevosita bog'liq. AlN qatlamidagi kuchlanishning texnik o'zgaruvchanligi rezonans chastotasining o'zgarishiga olib keladi, bu pMUT ga DC yo'nalishini qo'llash orqali qoplanishi mumkin. DC sezgirligi 0,5 kHz / V da o'lchandi. Akustik xarakteristikalar uchun pMUT oldida mikrofon ishlatiladi.
Echo pulsni o'lchash uchun biz chiqarilgan tovush to'lqinlarini aks ettirish uchun pMUT oldiga taxminan 50 sm2 maydonga ega to'rtburchaklar plastinka qo'ydik. Plitalar orasidagi masofa ham, pMUT tekisligiga nisbatan burchak ham maxsus ushlagichlar yordamida boshqariladi. Tectronix CPX400DP kuchlanish manbai uchta pMUT membranasini egib, rezonans chastotasini 111,9 kHz31 ga sozlaydi, transmitterlar esa rezonans chastotasiga (111,9 kHz) sozlangan Tectronix AFG 3102 impuls generatori va ish aylanishi 0,01 tomonidan boshqariladi. Har bir pMUT qabul qiluvchining to'rtta chiqish portidan o'qilgan oqimlar maxsus differentsial oqim va kuchlanish arxitekturasi yordamida kuchlanishlarga aylantiriladi va natijada olingan signallar Spektrum ma'lumotlar yig'ish tizimi tomonidan raqamlashtiriladi. Aniqlash chegarasi turli sharoitlarda pMUT signalini olish bilan tavsiflangan: biz reflektorni turli masofalarga [30, 40, 50, 60, 80, 100] smga o'tkazdik va pMUTni qo'llab-quvvatlash burchagini o'zgartirdik ([0, 20, 40] o ) Shakl 2b graduslardagi mos keladigan burchak holatiga qarab vaqtinchalik ITDni aniqlash o'lchamlarini ko'rsatadi.
Ushbu maqolada ikki xil tayyor RRAM sxemasidan foydalaniladi. Birinchisi, bitta tranzistor va bitta rezistorli 1T1R konfiguratsiyasidagi 16 384 (16 000) qurilma (128 × 128 qurilma) massivi. Ikkinchi chip - 4a-rasmda ko'rsatilgan neyromorfik platforma. RRAM xujayrasi TiN/HfO2/Ti/TiN stekiga o'rnatilgan 5 nm qalinlikdagi HfO2 plyonkasidan iborat. RRAM to'plami standart 130nm CMOS jarayonining orqa qismiga (BEOL) birlashtirilgan. RRAM-ga asoslangan neyromorfik sxemalar RRAM qurilmalari an'anaviy CMOS texnologiyasi bilan birga mavjud bo'lgan barcha analogli elektron tizimlar uchun dizayn muammosini keltirib chiqaradi. Xususan, RRAM qurilmasining o'tkazuvchanlik holati o'qilishi va tizim uchun funktsiya o'zgaruvchisi sifatida ishlatilishi kerak. Shu maqsadda, kirish pulsi qabul qilinganda qurilmadan oqimni o'qiydigan va differentsial juftlik integratori (DPI) sinapsining javobini tortish uchun ushbu oqimdan foydalanadigan sxema ishlab chiqilgan, ishlab chiqarilgan va sinovdan o'tkazildi. Ushbu sxema 4a-rasmdagi neyromorfik platformaning asosiy qurilish bloklarini ifodalovchi 3a-rasmda ko'rsatilgan. Kirish impulsi 1T1R qurilmasining eshigini faollashtiradi, bu qurilmaning o'tkazuvchanligiga mutanosib RRAM orqali oqimni keltirib chiqaradi G (Iweight = G (Vtop - Vx)). Operatsion kuchaytirgich (op-amp) pallasining teskari kirishi doimiy doimiy oqim kuchlanishiga ega Vtop. Op-ampning salbiy teskari aloqasi M1 dan teng oqimni ta'minlash orqali Vx = Vtopni ta'minlaydi. Qurilmadan olingan joriy Iweight DPI sinapsiga AOK qilinadi. Kuchli oqim ko'proq depolarizatsiyaga olib keladi, shuning uchun RRAM o'tkazuvchanligi sinaptik og'irliklarni samarali amalga oshiradi. Ushbu eksponensial sinaptik oqim Leaky Integration and Excitation (LIF) neyronlarining membrana kondensatori orqali AOK qilinadi va u erda kuchlanish sifatida birlashtiriladi. Agar membrananing chegara kuchlanishi (inverterning o'tish kuchlanishi) yengib chiqilsa, neyronning chiqish qismi faollashadi, bu esa chiqish pog'onasini hosil qiladi. Bu impuls qaytib keladi va neyronning membrana kondensatorini erga aylantiradi va bu uning zaryadsizlanishiga olib keladi. Keyinchalik bu sxema puls kengaytirgich bilan to'ldiriladi (3a-rasmda ko'rsatilmagan), bu LIF neyronining chiqish pulsini maqsadli puls kengligiga shakllantiradi. RRAM qurilmasining yuqori va pastki elektrodlariga kuchlanishni qo'llash imkonini beruvchi har bir chiziqqa multipleksatorlar ham o'rnatilgan.
Elektr sinovi analog sxemalarning dinamik harakatlarini tahlil qilish va qayd etishni, shuningdek, RRAM qurilmalarini dasturlash va o'qishni o'z ichiga oladi. Ikkala bosqich ham maxsus asboblarni talab qiladi, ularning barchasi bir vaqtning o'zida sensorli plataga ulanadi. Neyromorf sxemalarda RRAM qurilmalariga kirish tashqi asboblardan multipleksor (MUX) orqali amalga oshiriladi. MUX 1T1R xujayrasini o‘zi tegishli bo‘lgan sxemaning qolgan qismidan ajratib, qurilmani o‘qish va/yoki dasturlash imkonini beradi. RRAM qurilmalarini dasturlash va o'qish uchun Keithley 4200 SCS mashinasi Arduino mikrokontrolleri bilan birgalikda ishlatiladi: birinchisi impulslarni aniq hosil qilish va joriy o'qish uchun, ikkinchisi esa xotira massividagi alohida 1T1R elementlariga tezkor kirish uchun. Birinchi operatsiya RRAM qurilmasini shakllantirishdir. Hujayralar birma-bir tanlanadi va yuqori va pastki elektrodlar o'rtasida musbat kuchlanish qo'llaniladi. Bunday holda, oqim selektor tranzistoriga mos keladigan eshik kuchlanishini etkazib berish tufayli o'nlab mikroamperlar tartibi bilan chegaralanadi. Keyin RRAM xujayrasi mos ravishda RESET va SET operatsiyalari yordamida past o'tkazuvchanlik holati (LCS) va yuqori o'tkazuvchanlik holati (HCS) o'rtasida aylanishi mumkin. SET operatsiyasi yuqori elektrodga davomiyligi 1 mks va cho‘qqi kuchlanishi 2,0-2,5 V bo‘lgan to‘g‘ri burchakli kuchlanish impulsini va maksimal kuchlanishi 0,9-1,3 V bo‘lgan shunga o‘xshash shakldagi sinxronlash impulsini qo‘llash orqali amalga oshiriladi. selektor tranzistorining eshigi. Ushbu qiymatlar RRAM o'tkazuvchanligini 20-150 mks oraliqda modulyatsiya qilishga imkon beradi. RESET uchun, eshik kuchlanishi 2,5-3,0 V oralig'ida bo'lganida, hujayraning pastki elektrodiga (bit chizig'i) 1 mks kenglikdagi, 3 V cho'qqi zarbasi qo'llaniladi. Analog zanjirlarning kirish va chiqishlari dinamik signallardir. . Kirish uchun biz ikkita HP 8110 impuls generatorini Tektronix AFG3011 signal generatorlari bilan aralashtirdik. Kirish impulsining kengligi 1 mks va ko'tarilish/tushish qirrasi 50 ns ga teng. Ushbu turdagi impuls analog nosozliklarga asoslangan sxemalarda odatiy nosozlik hisoblanadi. Chiqish signaliga kelsak, chiqish signali Teledyne LeCroy 1 gigagertsli osiloskop yordamida qayd etilgan. Osiloskopni olish tezligi sxema ma'lumotlarini tahlil qilish va olishda cheklovchi omil emasligi isbotlangan.
Neyronlar va sinapslarning xatti-harakatlarini simulyatsiya qilish uchun analog elektronika dinamikasidan foydalanish hisoblash samaradorligini oshirish uchun oqlangan va samarali echimdir. Ushbu hisoblash asosining kamchiligi shundaki, u sxemadan sxemaga farq qiladi. Biz neyronlar va sinaptik davrlarning o'zgaruvchanligini aniqladik (Qo'shimcha shakl 2a, b). O'zgaruvchanlikning barcha ko'rinishlaridan vaqt konstantalari va kirish daromadlari bilan bog'liq bo'lganlar tizim darajasida eng katta ta'sirga ega. LIF neyroni va DPI sinapsining vaqt konstantasi R ning qiymati tranzistor eshigiga (neyron uchun Vlk va sinaps uchun Vtau) qo'llaniladigan egilish kuchlanishi bilan boshqariladigan RC sxemasi bilan aniqlanadi. oqish darajasi. Kirish kuchayishi kirish impulsi bilan qo'zg'atilgan sinaptik va neyronal membrana kondansatkichlari erishgan eng yuqori kuchlanish sifatida aniqlanadi. Kirish kuchayishi kirish oqimini modulyatsiya qiluvchi boshqa bias tranzistor tomonidan boshqariladi. ST Microelectronics-ning 130 nm jarayonida kalibrlangan Monte-Karlo simulyatsiyasi ba'zi kirish daromadlari va vaqt doimiy statistikasini to'plash uchun amalga oshirildi. Natijalar qo'shimcha 2-rasmda keltirilgan, bu erda kirish daromadi va vaqt konstantasi oqish tezligini boshqaruvchi kuchlanishning funktsiyasi sifatida aniqlanadi. Yashil belgilar vaqt konstantasining o'rtacha qiymatdan standart og'ishini aniqlaydi. Neyronlar ham, sinaptik sxemalar ham qo'shimcha rasmda ko'rsatilganidek, 10-5-10-2 s oralig'ida keng ko'lamli vaqt konstantalarini ifodalay oldi. Neyron va sinaps o'zgaruvchanligining kirish kuchaytirilishi (qo'shimcha 2e, d) mos ravishda taxminan 8% va 3% edi. Bunday kamchilik adabiyotda yaxshi hujjatlashtirilgan: LIF63 neyronlari populyatsiyalari o'rtasidagi nomuvofiqlikni baholash uchun DYNAP chiplari qatorida turli o'lchovlar o'tkazildi. BrainScale aralash signal chipidagi sinapslar o'lchandi va ularning nomuvofiqliklari tahlil qilindi va tizim darajasidagi o'zgaruvchanlik ta'sirini kamaytirish uchun kalibrlash protsedurasi taklif qilindi64.
Neyromorf davrlarda RRAM funktsiyasi ikki xil: arxitektura ta'rifi (kirishlarni chiqishga yo'naltirish) va sinaptik og'irliklarni amalga oshirish. Oxirgi xususiyat modellashtirilgan neyromorfik sxemalarning o'zgaruvchanligi muammosini hal qilish uchun ishlatilishi mumkin. Biz oddiy kalibrlash protsedurasini ishlab chiqdik, bu tahlil qilinayotgan sxema ma'lum talablarga javob bermaguncha RRAM qurilmasini qayta dasturlashni o'z ichiga oladi. Berilgan kirish uchun chiqish nazorat qilinadi va maqsadli harakatga erishilgunga qadar RRAM qayta dasturlashtiriladi. Vaqtinchalik o'tkazuvchanlikning o'zgarishiga olib keladigan RRAM bo'shashishi muammosini hal qilish uchun dasturlash operatsiyalari o'rtasida 5 soniya kutish vaqti kiritilgan (Qo'shimcha ma'lumot). Sinaptik og'irliklar modellashtirilgan neyromorfik sxema talablariga muvofiq sozlanadi yoki kalibrlanadi. Kalibrlash jarayoni qo'shimcha algoritmlarda [1, 2] umumlashtirilgan bo'lib, ular neyromorfik platformalarning ikkita asosiy xususiyatiga, kechikish chiziqlariga va yo'nalishga sezgir bo'lmagan CDga qaratilgan. Kechikish chizig'iga ega bo'lgan kontaktlarning zanglashiga olib kelishi maqsadli xatti-harakatlari Dt kechikish bilan chiqish pulsini ta'minlashdir. Haqiqiy kontaktlarning zanglashiga olib keladigan kechikishi maqsadli qiymatdan kamroq bo'lsa, G3 ning sinaptik og'irligi kamaytirilishi kerak (G3 qayta o'rnatilishi va keyin Icc mos keladigan past oqimga o'rnatilishi kerak). Aksincha, agar haqiqiy kechikish maqsadli qiymatdan kattaroq bo'lsa, G3 o'tkazuvchanligini oshirish kerak (G3 birinchi navbatda qayta o'rnatilishi va keyin yuqori Icc qiymatiga o'rnatilishi kerak). Ushbu jarayon sxema tomonidan ishlab chiqarilgan kechikish maqsadli qiymatga to'g'ri kelguncha va kalibrlash jarayonini to'xtatish uchun bardoshlik o'rnatilguncha takrorlanadi. Orientatsiyaga sezgir bo'lmagan kompakt disklar uchun ikkita RRAM qurilmasi G1 va G3 kalibrlash jarayonida ishtirok etadi. Ushbu sxema ikkita kirishga ega, Vin0 va Vin1, dt bilan kechiktiriladi. O'chirish faqat [0,dtCD] mos keladigan diapazondan past kechikishlarga javob berishi kerak. Agar chiqish cho'qqisi bo'lmasa, lekin kirish cho'qqisi yaqin bo'lsa, neyronning chegaraga yetishiga yordam berish uchun ikkala RRAM qurilmasini kuchaytirish kerak. Aksincha, agar sxema dtCD ning maqsadli diapazonidan oshib ketadigan kechikishga javob bersa, o'tkazuvchanlikni kamaytirish kerak. To'g'ri xatti-harakat olinmaguncha jarayonni takrorlang. Muvofiqlik oqimi ref.dagi o'rnatilgan analog sxema tomonidan modulyatsiya qilinishi mumkin. 72,73. Ushbu o'rnatilgan sxema yordamida tizimni kalibrlash yoki uni boshqa dastur uchun qayta ishlatish uchun bunday protseduralar vaqti-vaqti bilan amalga oshirilishi mumkin.
Biz standart 32-bitli mikrokontroller68 da neyromorfik signalni qayta ishlash yondashuvimizning quvvat sarfini baholaymiz. Ushbu baholashda biz ushbu maqoladagi kabi bir xil sozlash bilan, bitta pMUT uzatuvchi va ikkita pMUT qabul qiluvchi bilan ishlashni nazarda tutamiz. Ushbu usulda tarmoqli o'tkazuvchan filtrdan foydalaniladi, undan keyin konvertni olish bosqichi (Teeger-Kaiser) qo'llaniladi va nihoyat parvoz vaqtini olish uchun signalga chegara operatsiyasi qo'llaniladi. ITDni hisoblash va uni aniqlash burchaklariga aylantirish baholashda o'tkazib yuboriladi. Biz 18 ta suzuvchi nuqta operatsiyalarini talab qiladigan 4-darajali cheksiz impulsli javob filtri yordamida tarmoqli o'tish filtrini amalga oshirishni ko'rib chiqamiz. Konvertni chiqarishda yana uchta suzuvchi nuqta amallari qo'llaniladi va oxirgi operatsiya chegarani o'rnatish uchun ishlatiladi. Signalni oldindan qayta ishlash uchun jami 22 ta suzuvchi nuqta operatsiyalari talab qilinadi. Uzatilgan signal har 10 msda hosil bo'ladigan 111,9 kHz sinus to'lqin shaklining qisqa portlashi bo'lib, natijada joylashishni aniqlash ish chastotasi 100 Gts bo'ladi. Biz Nyquistga mos kelish uchun 250 kHz namuna olish tezligidan va 1 metr diapazonni olish uchun har bir o'lchov uchun 6 ms oynasidan foydalandik. E'tibor bering, 6 millisekund - 1 metr uzoqlikdagi ob'ektning parvoz vaqti. Bu 0,5 MSPS da A/D konvertatsiyasi uchun 180 mkVt quvvat sarfini ta'minlaydi. Signalni oldindan qayta ishlash 6,60 MIPS (sekundiga ko'rsatmalar), 0,75 mVt ishlab chiqaradi. Biroq, algoritm ishlamayotganda mikrokontroller past quvvat rejimiga 69 o'tishi mumkin. Ushbu rejim 10,8 mkVt statik quvvat sarfini va 113 mks uyg'onish vaqtini ta'minlaydi. 84 MGts takt chastotasini hisobga olgan holda, mikrokontroller neyromorfik algoritmning barcha operatsiyalarini 10 ms ichida yakunlaydi va algoritm 6,3% ish aylanishini hisoblab chiqadi, shuning uchun kam quvvat rejimidan foydalanadi. Natijada quvvat sarfi 244,7 mkVtni tashkil qiladi. E'tibor bering, biz ToF dan ITD chiqishini va aniqlash burchagiga o'tkazishni o'tkazib yuboramiz, shuning uchun mikrokontrollerning quvvat sarfini kam baholaymiz. Bu taklif qilinayotgan tizimning energiya samaradorligi uchun qo'shimcha qiymat beradi. Qo'shimcha taqqoslash sharti sifatida biz ma'lumotnomada tavsiya etilgan klassik nurlanish usullarining quvvat sarfini baholaymiz. 1,8V kuchlanishli bir xil mikrokontroller68 ga o'rnatilganda 31,54. Beamforming uchun ma'lumotlarni olish uchun beshta teng masofada joylashgan pMUT membranalari ishlatiladi. Qayta ishlashning o'ziga kelsak, ishlatiladigan nurlanish usuli - bu kechikish yig'indisi. Bu shunchaki bir qator va mos yozuvlar chizig'i o'rtasidagi kelish vaqtlaridagi kutilgan farqga mos keladigan bo'laklarga kechikishni qo'llashdan iborat. Agar signallar fazada bo'lsa, bu signallarning yig'indisi vaqt o'zgarishidan keyin yuqori energiyaga ega bo'ladi. Agar ular fazadan tashqarida bo'lsa, halokatli shovqin ularning yig'indisining energiyasini cheklaydi. ushrashmoqda. Shaklda. 31, 2 MGts namuna olish tezligi ma'lumotlarni namunalarning butun soniga vaqt o'tkazish uchun tanlangan. Oddiyroq yondashuv - qo'polroq namuna tezligini 250 kHz ushlab turish va fraksiyonel kechikishlarni sintez qilish uchun chekli impulsli javob (FIR) filtridan foydalanish. Faraz qilamizki, nurlanish algoritmining murakkabligi asosan vaqt almashinuvi bilan belgilanadi, chunki har bir kanal har bir yo'nalishda 16 ta teginish bilan FIR filtri bilan o'ralgan. Ushbu operatsiyani bajarish uchun zarur bo'lgan MIPS sonini hisoblash uchun biz 1 metr, 5 kanal, 11 nurlanish yo'nalishi (10 ° qadamda +/- 50 ° diapazon) oralig'ini olish uchun har bir o'lchov uchun 6msli oynani ko'rib chiqamiz. Bir soniyada 75 o'lchov mikrokontrollerni maksimal 100 MIPS ga oshirdi. Havola. 68, natijada bortdagi ADC hissasini qo'shgandan so'ng jami quvvat sarfi 11,71 mVt uchun 11,26 mVt quvvat sarflanadi.
Ushbu tadqiqot natijalarini tasdiqlovchi ma'lumotlar tegishli muallif FM dan oqilona so'rov bo'yicha mavjud.
Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. Neyromorfik agentlarda signalni qayta ishlash uchun makon va vaqtning ahamiyati: atrof-muhit bilan o'zaro ta'sir qiluvchi kam quvvatli, avtonom agentlarni ishlab chiqish muammosi. Indiveri, G. & Sandamirskaya, Y. Neyromorfik agentlarda signalni qayta ishlash uchun makon va vaqtning ahamiyati: atrof-muhit bilan o'zaro ta'sir qiluvchi kam quvvatli, avtonom agentlarni ishlab chiqish muammosi.Indiveri G. va Sandamirskaya Y. Neyromorfik agentlarda signalni qayta ishlash uchun makon va vaqtning ahamiyati: atrof-muhit bilan o'zaro ta'sir qiluvchi kam quvvatli avtonom agentlarni ishlab chiqish muammosi. Indiveri, G. va Sandamirskaya, Y. língíngíngíngíngíngíngíngíngíngíngíngíngíngíngíngín chàngāngāngāngāngāngāngāngāngāngāngāngāngāngāngāngāngāngīng. Indiveri, G. va Sandamirskaya, Y.Indiveri G. va Sandamirskaya Y. Neyromorfik agentlarda signalni qayta ishlash uchun makon va vaqtning ahamiyati: atrof-muhit bilan o'zaro ta'sir qiluvchi kam quvvatli avtonom agentlarni ishlab chiqish muammosi.IEEE signaliga ishlov berish. Jurnal 36, 16–28 (2019).
Thorpe, SJ Peak yetib kelish vaqti: Samarali neyron tarmoq kodlash sxemasi. Eckmiller, R., Hartmann, G. & Hauske, G. (tahrirlar) da. Eckmiller, R., Hartmann, G. & Hauske, G. (tahrirlar) da.Eckmiller, R., Hartmann, G. va Hauske, G. (tahrirlar) da.Ekmillerda R., Hartmann, G. va Hauske, G. (tahrirlar). Neyron tizimlar va kompyuterlarda parallel ishlov berish 91–94 (Shimoliy Gollandiya Elsevier, 1990).
Levy, WB & Calvert, VG Communication inson korteksida hisoblashdan 35 baravar ko'proq energiya sarflaydi, ammo sinaps sonini taxmin qilish uchun ikkala xarajatlar ham kerak. Levy, WB & Calvert, VG Communication inson korteksida hisoblashdan 35 baravar ko'proq energiya sarflaydi, ammo sinaps sonini taxmin qilish uchun ikkala xarajatlar ham kerak.Levy, WB va Calvert, WG Communication inson korteksida hisoblashdan ko'ra 35 baravar ko'proq energiya sarflaydi, ammo sinapslar sonini taxmin qilish uchun ikkala xarajatlar ham kerak. Levy, WB & Calvert, VG Communication lēngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīnīng Levy, WB & Calvert, VG CommunicationLevy, WB va Calvert, WG Communication inson korteksida hisoblashdan ko'ra 35 baravar ko'proq energiya iste'mol qiladi, ammo ikkala xarajatlar ham sinapslar sonini taxmin qilishni talab qiladi.jarayon. Milliy fanlar akademiyasi. fan. AQSH 118, https://doi.org/10.1073/pnas.2008173118 (2021).
Dalgaty, T., Vianello, E., De Salvo, B. & Casas, J. Hasharotlardan ilhomlangan neyromorfik hisoblash. Dalgaty, T., Vianello, E., De Salvo, B. & Casas, J. Hasharotlardan ilhomlangan neyromorfik hisoblash.Dalgati, T., Vianello, E., DeSalvo, B. va Casas, J. Hasharotlardan ilhomlangan neyromorfik hisoblash.Dalgati T., Vianello E., DeSalvo B. va Casas J. Hasharotlardan ilhomlangan neyromorfik hisoblash. Hozirgi. Fikr. Hasharotlar haqidagi fan. 30, 59–66 (2018).
Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Neyromorfik hisoblash bilan boshoqqa asoslangan mashina razvedkasi tomon. Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Neyromorfik hisoblash bilan boshoqqa asoslangan mashina razvedkasi tomon. Roy, K., Jaiswal, A. & Panda, P. Neyromorfik hisoblash bilan boshoqqa asoslangan mashina razvedkasiga.Roy K, Jaiswal A va Panda P. Neyromorfik hisoblash yordamida impulsga asoslangan sun'iy intellekt. Tabiat 575, 607–617 (2019).
Indiveri, G. va Liu, S.-C. Indiveri, G. va Liu, S.-C.Indiveri, G. va Liu, S.-K. Indiveri, G. va Liu, S.-C. Indiveri, G. va Liu, S.-C.Indiveri, G. va Liu, S.-K.Neyromorf tizimlarda xotira va axborotni qayta ishlash. jarayon. IEEE 103, 1379–1397 (2015).
Akopyan F. va boshqalar. Truenorth: 65 mVt quvvatga ega 1 million neyron dasturlashtiriladigan sinaptik chip uchun dizayn va asboblar to'plami. IEEE tranzaktsiyalari. Integral mikrosxemalar tizimini kompyuterda loyihalash. 34, 1537–1557 (2015).
Schemmel, J. va boshqalar. Jonli demo: BrainScaleS neyromorfik tizimining plastinka shkalasida kichraytirilgan versiyasi. 2012 IEEE Xalqaro sxemalar va tizimlar simpoziumi (ISCAS), (IEEE nashri) 702–702 (2012).
Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. Dinamik neyromorfik asinxron protsessorlar (DYNAP) uchun heterojen xotira tuzilmalari bilan kengaytiriladigan ko'p yadroli arxitektura. Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. Dinamik neyromorfik asinxron protsessorlar (DYNAP) uchun heterojen xotira tuzilmalari bilan kengaytiriladigan ko'p yadroli arxitektura.Moradi S., Qiao N., Stefanini F. va Indiviri G. Dinamik neyromorfik asinxron protsessorlar (DYNAP) uchun heterojen xotira tuzilmalari bilan kengaytiriladigan ko'p yadroli arxitektura. Moradi, S.、Qiao, N.、Stefanini, F. & Indiveri, G. yīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīnīngīngīnīngīnīngīnīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīngīīīīī. língǎngǎngǎngíngín. Moradi, S., Qiao, N., Stefanini, F. & Indiveri, G. Dinamik neyron ishlov berish (DYNAP) uchun noyob xotira tuzilishiga ega kengaytiriladigan ko'p yadroli arxitektura turi.Moradi S., Qiao N., Stefanini F. va Indiviri G. Dinamik neyromorfik asinxron protsessorlar (DYNAP) uchun heterojen xotira tuzilmalari bilan kengaytiriladigan ko'p yadroli arxitektura.Biotibbiyot fanlari bo'yicha IEEE operatsiyalari. elektr tizimi. 12, 106–122 (2018).
Davis, M. va boshqalar. Loihi: o'rnatilgan o'rganishga ega neyromorfik ko'p yadroli protsessor. IEEE Micro 38, 82–99 (2018).
Furber, SB, Galluppi, F., Temple, S. & Plana, LA The SpiNNaker loyihasi. Furber, SB, Galluppi, F., Temple, S. & Plana, LA The SpiNNaker loyihasi.Ferber SB, Galluppi F., Temple S. va Plana LA SpiNNaker loyihasi.Ferber SB, Galluppi F., Temple S. va Plana LA SpiNNaker loyihasi. jarayon. IEEE 102, 652–665 (2014).
Liu, S.-K. & Delbruck, T. Neyromorfik hissiy tizimlar. & Delbruck, T. Neyromorfik hissiy tizimlar.va Delbryuk T. Neyromorfik hissiy tizimlar. & Delbryuk, T. & Delbruk, T.va Delbryuck T. Neyromorfik sezgi tizimi.Hozirgi. Fikr. Neyrobiologiya. 20, 288–295 (2010).
Chope, T. va boshqalar. Birlashtirilgan tovush manbasini lokalizatsiya qilish va to'qnashuvning oldini olish uchun neyromorfik sensorli integratsiya. 2019 yilda IEEE biotibbiyot sxemalari va tizimlari (BioCAS) konferentsiyasida (IEEE Ed.) 1–4 (2019).
Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. Stereo ko'rishning boshoqqa asoslangan neyromorfik arxitekturasi. Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. Stereo ko'rishning boshoqqa asoslangan neyromorfik arxitekturasi.Risi N, Aymar A, Donati E, Solinas S va Indiveri G. Boshoqqa asoslangan neyromorfik stereovision arxitekturasi. Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G. Risi, N., Aimar, A., Donati, E., Solinas, S. & Indiveri, G.Risi N, Aimar A, Donati E, Solinas S va Indiveri G. Stereo ko'rish uchun Spikega asoslangan neyromorfik arxitektura.old. Neyrorobotika 14, 93 (2020).
Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. Hodisaga asoslangan neyromorfik stereo ko'rish tizimlari uchun 3Dperceptionning neyron tarmoq modeli. Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. Hodisaga asoslangan neyromorfik stereo ko'rish tizimlari uchun 3Dperceptionning neyron tarmoq modeli.Osvald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. va Indiveri, G. Hodisaga asoslangan neyromorfik Stereo ko'rish tizimlari uchun 3D impulsli neyron tarmog'ini idrok etish modeli. Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. Osswald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. & Indiveri, G. 3DperceptionOsvald, M., Ieng, S.-H., Benosman, R. va Indiveri, G. Hodisaga asoslangan neyromorfik stereo ko'rish tizimi uchun 3Dperception neyron tarmog'i modeli.fan. Hisobot 7, 1–11 (2017).
Dalgaty, T. va boshqalar. Hasharotlardan ilhomlangan asosiy harakatni aniqlash rezistiv xotira va portlovchi neyron tarmoqlarni o'z ichiga oladi. Bionik biogibrid tizimi. 10928, 115–128 (2018).
D'Anjelo, G. va boshqalar. Vaqtinchalik differentsial kodlash yordamida hodisaga asoslangan eksantrik harakatni aniqlash. old. Nevrologiya. 14, 451 (2020).