Chip de radar de baixa potência usa redes neurais com pico

A Imec afirma ter construído o primeiro chip baseado em rede neural de pico (SNN) do mundo para processamento de sinal de radar, permitindo a criação de aplicativos como sistemas de radar anticolisão inteligentes de baixa potência para drones que identificam objetos se aproximando em questão de milissegundos

Imitando a forma como grupos de neurônios biológicos operam para reconhecer padrões temporais, a imec disse que seu chip consome 100 vezes menos energia do que as implementações tradicionais, enquanto apresenta uma redução de dez vezes na latência - permitindo uma tomada de decisão quase instantânea. Por exemplo, assinaturas de radar micro-Doppler podem ser classificadas usando apenas 30 mW de potência. Embora a arquitetura e os algoritmos do chip possam ser facilmente ajustados para processar uma variedade de dados do sensor (incluindo eletrocardiograma, fala, sonar, radar e fluxos lidar), seu primeiro caso de uso abrangerá a criação de um dispositivo anti- sistema de radar de colisão para drones que podem reagir com muito mais eficácia a objetos que se aproximam.

Redes neurais artificiais (RNAs) já foram estabelecidas em uma ampla gama de domínios de aplicação. Eles são um ingrediente-chave, por exemplo, dos sistemas anticolisão baseados em radar comumente usados ​​na indústria automotiva. Mas as RNAs vêm com limitações. Por um lado, eles consomem muita energia para serem integrados em dispositivos (sensores) cada vez mais restritos. Além disso, a arquitetura subjacente e a formatação de dados das ANNs requerem que os dados façam uma jornada demorada do dispositivo sensor ao algoritmo de inferência AI antes que uma decisão possa ser tomada. É aí que spiking redes neurais (SNNs) podem ajudar.

“Hoje, apresentamos o primeiro chip do mundo que processa sinais de radar usando uma rede neural de picos recorrentes”, diz Ilja Ocket, gerente de programa de detecção neuromórfica do imec. “Os SNNs operam de forma muito semelhante às redes neurais biológicas, nas quais os neurônios disparam pulsos elétricos esparsamente ao longo do tempo e apenas quando a entrada sensorial muda. Como tal, o consumo de energia pode ser reduzido significativamente. Além do mais, os neurônios de spiking em nosso chip podem ser conectados de forma recorrente - transformando o SNN em um sistema dinâmico que aprende e se lembra de padrões temporais. A tecnologia que estamos introduzindo hoje é um grande salto no desenvolvimento de sistemas verdadeiramente de autoaprendizagem. ”

A Imec disse que seu chip foi inicialmente projetado para suportar eletrocardiograma (ECG) e processamento de fala em dispositivos com restrição de energia. Sua arquitetura genérica baseada em um design de hardware digital completamente novo significa que também pode ser facilmente reconfigurado para processar uma variedade de outras entradas sensoriais como dados de sonar, radar e lidar. Ao contrário das implementações SNN analógicas, o design digital orientado a eventos do imec faz com que o chip se comporte exatamente e repetidamente conforme previsto pelas ferramentas de simulação de rede neural.

Sistema anticolisão inteligente de baixa potência para drones (e carros)

Uma aplicação chave para o novo chip imec é um sistema anticolisão de baixa latência e baixa potência para drones. A indústria de drones - ainda mais do que o setor automotivo - trabalha com dispositivos restritos (por exemplo, capacidade limitada da bateria) que precisam reagir rapidamente às mudanças em seu ambiente, a fim de reagir adequadamente aos obstáculos que se aproximam. Fazendo seu processamento próximo ao sensor de radar, o chip deve permitir ao sistema de detecção de radar distinguir muito mais rapidamente - e com precisão - entre os objetos que se aproximam. Por sua vez, o imec disse que isso permitirá que os drones reajam quase instantaneamente a situações potencialmente perigosas.

Ocket comentou:“Um cenário que estamos explorando atualmente apresenta drones autônomos que dependem de sua câmera de bordo e sistemas de sensor de radar para navegação no armazém, mantendo uma distância segura das paredes e prateleiras durante a execução de tarefas complexas. Essa tecnologia também pode ser usada em muitos outros casos de uso - desde cenários de robótica até a implantação de veículos guiados automaticamente (AGVs) e até mesmo monitoramento de saúde. ” O chip atende a uma demanda por redes neurais de baixo consumo que aprendem com os dados e permitem IA personalizada. Para criar o chip, o imec fez com que especialistas de várias disciplinas do instituto de pesquisa trabalhassem juntos - desde o desenvolvimento de algoritmos de treinamento e spikes em arquiteturas de rede neural que tomam a neurociência como base, até o processamento de sinal biomédico e de radar e design de chip digital de ultra-baixa potência .

>> Este artigo foi publicado originalmente em nosso site irmão, EE Times Europe.