近日，歐洲研究與創新中心 Imec 推出了世界上第一個使用尖峰遞歸神經網絡處理雷達信號的芯片。
具體而言，該芯片可以調整體系結構和算法，以處理各種傳感器數據（包括心電圖，語音，聲納，雷達和激光雷達流），它的第一個用例將包括創建低功耗、高度智能的防碰撞系統，如無人機雷達，它可以對接近的物體做出更有效的反應。
值得一提的是，通過模仿生物神經元群操作來識別時間模式的方式，imec 的芯片功耗比傳統實現方案少 100 倍，同時延遲減少了十倍，幾乎可以立即做出決策。例如，可以僅使用 30 mW 的功率對微型多普勒雷達信號進行分類。
人工神經網絡（ANN）已被證明可在廣泛的應用領域中使用，例如，已被用於汽車工業中常用的基於雷達的防撞系統。但是，人工神經網絡有其自身的侷限性——它們消耗的功率過多，無法集成到越來越受約束的（傳感器）設備中。此外，人工神經網絡的基礎架構和數據格式要求數據在做出決定之前要經歷從傳感器設備到 AI 推理算法的耗時過程。因此，Imec 決定使用尖峰神經網絡（SNN，spiking neural networks）。
對此，imec 的神經形態感應程序經理 Ilja Ocket 表示：“這是世界上第一個使用遞歸尖峰神經網絡處理雷達信號的芯片。SNN 的運行與生物神經網絡非常相似，在該過程中，僅當感覺輸入發生變化時，神經元才會隨時間稀疏地發射電脈衝。這樣，可以顯著降低能耗。此外，該芯片上的尖刺神經元可以循環連接，即將 SNN 變成一個學習和記憶時間模式的動態系統。該技術是自學系統研發的重大飛躍。”
最後，imec 物聯網認知感知程序總監 Kathleen Philips 總結道：“該芯片可以滿足業界對真正從數據中學習並實現個性化 AI 的超低功耗神經網絡的需求。在創建過程中，我們召集了來自 imec 各個領域的專家，從培訓算法的開發和以神經科學為基礎的尖峰神經網絡架構到生物醫學和雷達信號處理，以及超低功耗數字芯片設計。imec 做了大量研究工作。”
| 信息來源：IMEC
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