新的研究论文题为“神经形态对象定位使用电阻记忆和超声波换能器”从东航研究员LETI,大学格勒诺布尔阿尔卑斯和其他人。
文摘
“真实的感觉处理应用程序需要紧凑、低延迟和低功耗计算系统。启用内存驱动的计算能力,混合memristive-Complementary金属氧化物半导体神经形态架构提供了一个理想的硬件衬底等任务。为了证明这种系统的全部潜能,我们建议和实验演示一个端到端的感觉处理现实世界的对象定位应用程序的解决方案。从谷仓猫头鹰的神经解剖学的启发,我们开发了一个仿生、事件驱动对象定位系统,夫妻最先进的超声波换能器压电微型机械传感器神经形态电阻人计算地图。我们目前的测量结果从制造系统组成的电阻人巧合探测器,延迟线电路和全定制的超声波传感器。我们使用这些实验结果校准系统级模拟。然后使用这些模拟估计物体的角分辨率和能源效率定位模型。结果显示我们的方法的潜力,在数量级能效评估比单片机执行相同的任务。”
找到开放获取这里的技术论文。2022年6月出版。
莫罗,F。哈代E。乐意地,b . et al .神经形态对象定位使用电阻记忆和超声波换能器。Nat Commun 3506 (2022)。https://doi.org/10.1038/s41467 - 022 - 31157 - y。
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