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Chip di calcolo simile a un cervello


I ricercatori fanno un passo avanti verso il chip di calcolo basato sulla luce, simile a un cervello. Nuovo hardware basato sulla luce che può memorizzare ed elaborare le informazioni in modo simile al cervello umano.

Una tecnologia che funziona come un cervello? In questi tempi di intelligenza artificiale, questo non sembra più così inverosimile - per esempio, quando un telefono cellulare può riconoscere volti o lingue. Con applicazioni più complesse, tuttavia, i computer si trovano ancora di fronte ai propri limiti.

Uno dei motivi di ciò è che un computer ha tradizionalmente unità separate di memoria e processore - la conseguenza è che tutti i dati devono essere inviati avanti e indietro tra i due. Sotto questo aspetto, il cervello umano è molto più avanti persino dei computer più moderni perché elabora e memorizza le informazioni nello stesso luogo - nelle sinapsi o nelle connessioni tra i neuroni, di cui ci sono un milione di miliardi nel cervello.

Un team internazionale di ricercatori delle università di Münster (Germania), Oxford ed Exeter (entrambi nel Regno Unito) sono ora riusciti a sviluppare un hardware che potrebbe aprire la strada alla creazione di computer che somigliano al cervello umano. Gli scienziati sono riusciti a produrre un chip contenente una rete di neuroni artificiali che funziona con la luce e può imitare il comportamento dei neuroni e delle loro sinapsi.

I ricercatori sono stati in grado di dimostrare che una tale rete ottica neurosaptica è in grado di “apprendere” le informazioni e usarle come base per calcolare e riconoscere i modelli - proprio come un cervello. Poiché il sistema funziona esclusivamente con la luce e non con gli elettroni tradizionali, può elaborare i dati molte volte più velocemente.

Il Professor Wolfram Pernice (1) dell'Università di Münster e partner principale dello studio, spiega: “Questo sistema fotonico integrato è un traguardo sperimentale. L'approccio potrebbe essere usato in seguito in molti diversi campi per valutare i modelli in grandi quantità di dati, ad esempio nelle diagnosi mediche.” Lo studio è stato pubblicato dalla rivista Nature. (2)

Sincronizzazione temporale di sensori wireless


I nodi delle reti di sensori wireless richiedono la sincronizzazione temporale per assicurarsi che i loro dati siano correlati.

Come i membri di un'orchestra richiedono che un conduttore mantenga il tempo necessario per assicurarsi che le note siano armonizzate tra loro, i nodi delle reti di sensori wireless richiedono la sincronizzazione temporale per assicurarsi che i loro dati siano correlati l'uno con l'altro.

Farzad Asgarian,(1) studente di PhD dell'Università del Michigan, studia come assicurarsi che i sensori wireless rimangano sincronizzati. Egli ha sviluppato un modo per minimizzare l'errore di sincronizzazione riducendo al contempo la potenza richiesta. Questo metodo perfeziona le funzionalità di connessione ad Internet delle applicazioni collegate ai sensori installati nel corpo degli atleti e associati ai sistemi di monitoraggio della salute e dell'utilizzo statistico. Questa tecnologia potrebbe, ad esempio, anche andare bene per monitorare determinate funzionalità di grandi veicoli come elicotteri e treni.

Farzad Asgarian spiega: "Con l'aumento delle prestazioni nella correlazione dei dati tra i sensori, che consente una sincronizzazione temporale precisa, le reti di sensori potrebbero essere applicate in modo più efficace a un atleta, come un vogatore, per aiutare a valutare e migliorare i loro movimenti. Per veicoli come un treno, in cui il costo delle riparazioni è elevato e il funzionamento è fondamentale, una migliore sincronizzazione temporale in queste reti di sensori è necessaria per analizzare le condizioni delle parti al fine di garantire una tempestiva manutenzione quando necessario."

La sincronizzazione dell'ora nelle reti di sensori wireless è in genere basata su timestamps ad alta risoluzione, che richiedono un clock di frequenza più elevato, ad esempio a 16 megahertz. Inoltre, i precedenti metodi di sincronizzazione dell'ora hanno richiesto un nodo di base da sincronizzare con altri nodi ogni pochi secondi per aiutare a mantenere bassi gli errori di temporizzazione.

Processore ibrido che può cambiare il proprio cablaggio

Il nuovo processore DASH-SoC combina hardware e software innovativi per realizzare i vantaggi di processori e acceleratori di uso generale

Il nuovo processore Il DASH-SoC combina hardware e software innovativi per realizzare i vantaggi di processori e acceleratori di uso generale

Il dottor Hun-Seok Kim,(1) assistente professore di ingegneria elettronica e informatica, condurrà un progetto da 5,2 milioni di dollari con l'obiettivo di sviluppare un processore system-on-chip (SoC) che combina l'adattabilità di processori generici con l'efficienza di processori specializzati, che consentono applicazioni complesse come sistemi di comunicazione wireless altamente intelligenti utilizzati in radar e in moltitudini di dispositivi autonomi.

Questo SoC ibrido e il software avanzato focalizzato sul dominio - Sistema eterogeneo su chip riconfigurabile (DASH-SoC), potrebbero consentire un design di comunicazione wireless unificato, preciso e affidabile che si adatta agli ambienti e alle esigenze attraverso modifiche al software anziché all'hardware.

“Attualmente, le comunicazioni wireless sono supportate da modem hardware dedicati, legati a standard internazionali molto specifici”, spiega Hun-Seok Kim. “Tuttavia, esistono decine di standard diversi che impediscono il collegamento di molte applicazioni nel momento in cui utilizzano protocolli wireless diversi. Per connettere questi dispositivi senza soluzione di continuità è necessaria una soluzione unificata. Il modo migliore per avvicinarsi a questo è rendere la soluzione di comunicazione definita dal software”.

Il processore DASH potrebbe sostituire le linee cablate in luoghi in cui la comunicazione è critica e richiede velocità e affidabilità, ad esempio tra auto e macchinari all'interno delle fabbriche. La tecnologia potrebbe anche offrire una soluzione migliore per droni, servizi di localizzazione come GPS e radar e reti di sensori nell'Internet degli oggetti.

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