Она позволит обрабатывать радиочастотные сигналы значительно быстрее и с меньшим энергопотреблением, чем существующие системы радиочастотной идентификации.
Разработка более совершенных технологий обработки радиочастотных сигналов может способствовать дальнейшему развитию беспроводной связи, позволяя устройствам, подключенным к интернету, быстрее обмениваться информацией и потреблять при этом меньше энергии. В настоящее время радиочастотные сигналы обрабатываются с помощью программно-определяемых радиосистем (SDR), которые могут модулировать, фильтровать и анализировать сигналы с помощью программного обеспечения, а не аппаратных компонентов.
Несмотря на широкое распространение, эти системы основаны на чисто цифровом оборудовании, в котором вычислительные модули и модули памяти физически разделены, что приводит к постоянной передаче данных между ними и, следовательно, к дополнительному энергопотреблению. Кроме того, широкое использование компонентов схемы, известных как аналого-цифровые преобразователи (АЦП), которые преобразуют входящие радиочастотные сигналы в цифровые значения, которые затем могут обрабатываться цифровыми компьютерами, часто приводит к задержкам в обработке (то есть к латентности) и значительному энергопотреблению. Поэтому инженеры-электронщики пытаются разработать альтернативные системы, которые могли бы напрямую обрабатывать сигналы в их исходной (то есть аналоговой) форме, что позволило бы сократить объём передаваемых данных и снизить энергопотребление.
Исследователи из Массачусетского университета в Амхерсте, Техасского университета A&M и компании TetraMem Inc. представили новую многообещающую систему для обработки аналоговых радиочастотных сигналов, основанную на устройствах энергонезависимой памяти, известных как мемристоры, интегрированных в чип. Предложенная ими система, представленная в статье в Nature Electronics, обрабатывает радиочастотные сигналы значительно быстрее и с меньшим энергопотреблением, чем существующие системы радиочастотной идентификации.
«Эта работа была вдохновлена тем, как мозг обрабатывает сенсорные сигналы для извлечения информации», — рассказали авторы Tech Xplore. «В отличие от современных микроэлектронных датчиков, которые преобразуют аналоговые сигналы в цифровые биты, которые затем сохраняются и извлекаются для последующей обработки, мозг обрабатывает аналоговые сигналы напрямую, в режиме реального времени и в памяти, сохраняя только ту информацию, которая остаётся актуальной. Это позволяет мозгу быстро извлекать важную информацию с минимальным энергопотреблением.»
В рамках своего недавнего исследования авторы разработали мемристорную систему на кристалле (SoC) — интегральную схему, содержащую все основные компоненты вычислительной системы, а также мемристоры. Эта SoC была разработана для имитации способности человеческого мозга обрабатывать и быстро извлекать важную информацию.
Интегральная схема содержит крестообразную матрицу мемристоров — архитектуру схемы, которая соединяет входы и выходы в виде сетки. Эта матрица мемристоров может обрабатывать сенсорные сигналы, поступающие в режиме реального времени, а её конфигурация эффективно отражает весовые коэффициенты индивидуального алгоритма искусственного интеллекта.
«Мемристорный SoC — это результат более чем десятилетних исследований в области нового аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ)», — говорят авторы.
«Наш путь пролегал от разработки высокопроизводительных мемристоров до проектирования интегральных микросхем, совместимых с коммерческими литейными производствами, и, в конечном счете, до коммерциализации мемристорного оборудования для искусственного интеллекта и коммуникаций следующего поколения. Система на кристалле продемонстрировала скорость обработки данных и энергоэффективность, на порядок превосходящие показатели обычных микросхем для обработки данных с датчиков».
Новая интегральная схема, разработанная исследователями, напрямую обрабатывает аналоговые сигналы, хранящиеся в мемристорах, извлекая встроенную информацию и надёжно классифицируя важные сигналы, подобно тому, как мозг извлекает ценную информацию. Команда провела серию тестов мемристорной системы на кристалле и обнаружила, что она может обрабатывать радиочастотные сигналы с малой задержкой, а также с минимальным энергопотреблением.
«Такой подход обеспечивает сверхнизкую задержку и энергоэффективную обработку сигналов непосредственно на периферийных устройствах», — объяснили авторы. «Архитектура обработки радиочастотных сигналов распределяет задачи по обработке сигналов и выводу данных из нейронной сети между десятью вычислительными ядрами, поддерживаемыми полностью интегрированной периферийной схемой на кристалле.