ГлавнаяНовостиЧип на основе мемористора обещает эффективную и более быструю обработку радиочастотных сигналов

Чип на основе мемористора обещает эффективную и более быструю обработку радиочастотных сигналов

Этот новый чип на основе памяти улучшает обработку аналоговых сигналов быстрее, потребляя меньше энергии и более эффективно.



Команда исследователей из Университета Массачусетса Амхерст, Техасский университет A & M и Tetramem Inc., разработала новый тип системы на чипе (SOC), который предназначен для обработки аналоговых радиочастотных (RF) быстрее и эффективно, чем обычные программные радиоприемники (SDR).

В отличие от традиционных SDR, которые полагаются на цифровые компоненты и аналоговые преобразователи (ADC), которые потребляют значительную энергию и вводят задержку, этот метод использует мемристоры, которые представляют собой нелетучивые устройства памяти, способные обрабатывать и хранить на месте аналоговые сигналы.


Интегрированный чип имитирует метод сенсорной обработки в реальном времени в реальном времени, снижая потребление энергии за счет удаления постоянной передачи данных между памятью и вычислительными модулями.

В основе нового SOC лежит массив перекладины мемристоров, который непосредственно обрабатывает радиочастоты в реальном времени.Эта сетка, похожая на сетку, кодирует веса нейронного алгоритма, позволяя чипу обрабатывать сигналы и извлекать соответствующую информацию на грани, не преобразуя его в цифровую форму.Этот подход обеспечивает ультра-низкую задержку и энергоэффективную и с высокой обработкой сигналов точности непосредственно на краевых устройствах,

Чип распределяет как обработку сигнала, так и вывод AI по десяти вычислительным ядрам, поддерживаемые полностью интегрированной периферической схемой на чипе.Результатом является высокоскоростная, низкоэнергетическая платформа, хорошо подходящая для приложений по краям и беспроводных сетей следующего поколения.

Исследователи рассматривают этот SOC как ранний шаг в направлении встроенного ИИ для 6G и передовых систем Wi-Fi, где умная адаптивная радиочастотная обработка будет иметь решающее значение.Будущие версии будут нацелены на более высокие частоты и расширенные функциональность, с целью коммерческой интеграции в реальные беспроводные экосистемы.

Этот прорыв дает представление о будущем обработки аналоговых сигналов, управляемой AI, где интеллектуальные устройства Edge обрабатывают данные быстрее и устойчиво, чем когда-либо прежде.