强化神经网络雷达芯片;太赫兹的数据网络。
强化神经网络芯片雷达
Imec开发了研发组织说世界上第一个芯片递归神经网络处理雷达信号使用飙升。
最初,Imec是专为低功耗的芯片,防撞雷达系统在无人机。
神经网络用于机器学习领域。机器学习人工智能的一个子集,利用神经网络来处理数据和识别模式。它匹配特定的模式和学习哪些属性是很重要的。
强化神经网络是不同的。我们的目标是在硅复制大脑。这个想法是为了模拟信息的方式移动设备使用时间精确的脉冲。
Imec的设备模拟生物神经元运作方式识别时间模式。也学习和记忆时间模式。
此外,比传统的实现与设备耗电少100倍十倍减少延迟。例如,在设备,微多普勒雷达签名可以使用30μw分类,根据Imec。
设备最初旨在支持心电图和语音处理。它还可以重新配置过程声纳、雷达和激光雷达数据。
这反过来使其适合在无人驾驶飞机防撞系统。无人机需要较小的设备形式因素。他们需要快速反应的变化。
“今天,我们现在的世界上第一个芯片,使用反复强化神经网络处理雷达信号,”伊利亚Ocket说,项目经理在Imec神经形态传感。
“因此,旗舰用例为我们的新芯片包括建立一个低延迟、低功耗防撞系统的无人机。做其处理接近雷达传感器,我们的芯片应该使雷达遥感系统区分接近对象之间的更加迅速和准确。反过来,这将允许无人机几乎瞬间反应有潜在危险的情况下,“Ocket说。“一个场景中,我们正在探索功能自主无人机,取决于他们仓库导航,车载摄像头和雷达传感器系统保持一段安全的距离墙壁和货架在执行复杂的任务。这种技术可以用于很多其他用例,从机器人的部署场景自动引导车辆(agv)甚至是健康监测”。
项目主任凯萨琳飞利浦在Imec认知传感物联网,补充道:“这个芯片满足行业的需求极低功耗真正学习数据的神经网络,使个性化的人工智能。成立,我们聚集来自不同学科的专家在Imec——从神经网络训练算法和飙升的发展架构,以神经科学为基础,生物医学和雷达信号处理和超低功率数字芯片设计。”
太赫兹数据网络
布朗大学和莱斯大学已经开发出一种技术,对未来系统铺平了道路快太赫兹数据网络。
今天的系统可以快速定位并连接到一个无线网络在给定的环境中。连接的能力称为链接发现,根据布朗的研究人员和米饭。
展望未来,行业发展5 g网络在毫米波范围内,依靠顺序搜索,根据研究人员在自然交流,技术杂志》上。
太赫兹网络是快速,可以携带更多的数据比今天的5 g WiFi以及4 g网络,但他们预计不会出现在不久的将来。另外,太赫兹波传播不同于微波,这意味着该行业需要不同的链接发现技术。
太赫兹波的传播在狭窄的光束。解决方案?一个漏水的波导天线。使用漏波天线和宽带发射机,布朗和大米了链接发现方法太赫兹辐射。一个太赫兹1000 ghz。也被称为亚毫米波辐射太赫兹辐射。这些都是电磁波在一群从0.3到3兆赫频率。
一个漏水的波导由两个金属板组成。他们之间有一个空间辐射可以传播,据研究人员。盘子的一个狭缝,使一些辐射逃离。
“我们输入一个广泛的频率太赫兹波导在单个脉冲,而且每一个泄漏同时在一个不同的角度,“说Yasaman Ghasempour,研究生大米和研究报告合著者。“你可以把它像一个彩虹泄漏,以每一种颜色代表一个独特的光谱特征对应于一个角度。
“这不仅仅是发现的联系一次,“Yasaman说。“事实上,传播的方向需要不断调整客户端移动。我们的技术允许超快的适应是关键实现无缝连接。”
丹尼尔·米特布朗的工程学院,教授说:“当你谈论网络发出光束,带来了无数关于你如何构建网络的问题。其中一个问题是如何访问点,你可以想到作为一个路由器,找出客户设备为了目标光束。这就是我们思考。
“我想有些人认为自5克有点方向,这个问题已经解决,但5 g的解决方案只是不是可伸缩,”米特说。“一个全新的想法是必要的。这是其中一个基本的协议,你需要开始建设太赫兹网络。”
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