Menjelajahi potensi sistem komputasi sensor dekat dan dalam sensor
Spotlight

Menjelajahi potensi sistem komputasi sensor dekat dan dalam sensor


Skema arsitektur komputasi dalam sensor dengan sensor yang dapat dikonfigurasi ulang untuk operasi akumulasi berlipat di jaringan saraf. Kredit: Zhou & Chai.

Karena jumlah perangkat yang terhubung ke internet terus meningkat, begitu pula jumlah transfer data yang berlebihan antara terminal sensorik dan unit komputasi yang berbeda. Pendekatan komputasi yang mengintervensi di sekitar atau di dalam jaringan sensorik dapat membantu memproses jumlah data yang terus bertambah ini secara lebih efisien, mengurangi konsumsi daya dan berpotensi mengurangi transfer data yang berlebihan antara unit penginderaan dan pemrosesan.

Para peneliti di Hong Kong Polytechnic University baru-baru ini melakukan penelitian yang menguraikan konsep komputasi sensor dekat dan sensor dalam. Ini adalah dua pendekatan komputasi yang memungkinkan transfer parsial tugas komputasi ke terminal sensorik, yang dapat mengurangi konsumsi daya dan meningkatkan kinerja algoritme.

“Jumlah node sensorik di Internet of Things terus meningkat dengan cepat,” Yang Chai, salah satu peneliti yang melakukan penelitian tersebut, mengatakan kepada TechXplore. “Pada tahun 2032, jumlah sensor akan mencapai 45 triliun, dan informasi yang dihasilkan dari node sensorik setara dengan 1020 bit / detik. Oleh karena itu, menjadi penting untuk mengalihkan sebagian tugas komputasi dari pusat komputasi awan ke perangkat edge untuk mengurangi konsumsi energi dan penundaan waktu, menghemat bandwidth komunikasi, serta meningkatkan keamanan dan privasi data. “

Sensor visual dapat mengumpulkan data dalam jumlah besar dan karenanya umumnya membutuhkan daya komputasi yang signifikan. Dalam salah satu studi mereka sebelumnya, Chai dan rekan-rekannya mencoba melakukan pemrosesan informasi pada level terminal sensorik dan menggunakan array memori switching resistif optoelektronik untuk mendemonstrasikan bahwa gambar praproses yang dikumpulkan oleh sensor dapat meningkatkan kinerja metode komputasi untuk pengenalan gambar.

“Setelah studi ini, saya mengusulkan agar paradigma komputasi dalam sensor yang membutuhkan platform perangkat keras baru dapat mencapai fungsionalitas baru, kinerja tinggi, dan efisiensi energi dengan menggunakan daya yang sama atau lebih kecil,” kata Chai. “Dengan pesatnya perkembangan di daerah berkembang ini, maka perlu untuk merangkum pencapaian yang ada dan memberikan perspektif untuk pembangunan di masa depan. Nature Electronics menawarkan gambaran yang tepat waktu tentang tantangan dan peluang di bidang ini. “

Karena sensor dan unit komputasi memiliki fungsi yang berbeda, mereka umumnya terbuat dari bahan yang berbeda dan memiliki struktur perangkat, desain, dan sistem pemrosesan yang berbeda. Dalam arsitektur komputasi sensorik konvensional, sensor dan unit komputasi dipisahkan secara fisik, dengan jarak yang jauh di antara keduanya. Dalam arsitektur komputasi dekat dan dalam-sensor, jarak antara unit sensorik dan komputasi berkurang atau dihilangkan secara signifikan.

Dalam sistem komputasi sensor dekat, unit pemrosesan atau akselerator ditempatkan di samping sensor. Ini berarti bahwa unit pemrosesan atau akselerator menjalankan operasi tertentu pada titik akhir sensor, yang dapat meningkatkan kinerja sistem secara keseluruhan dan meminimalkan transfer data yang berlebihan.

Menjelajahi potensi sistem komputasi sensor dekat dan dalam sensor

Teknologi integrasi untuk komputasi sensor dekat dan dalam sensor. a, Sistem integrasi monolitik 3D. b, planar SoC. c, integrasi heterogen 3D. d, chiplet 2.5D. Kredit: Zhou & Chai.

Sebaliknya, dalam arsitektur komputasi dalam sensor, sensor individu atau beberapa sensor yang terhubung langsung memproses informasi yang mereka kumpulkan. Ini menghilangkan kebutuhan akan unit pemrosesan atau akselerator, yang menggabungkan fungsi penginderaan dan komputasi secara bersamaan.

“Tantangan besar untuk komputasi sensor dekat adalah integrasi antara unit sensorik dan komputasi,” jelas Chai. Misalnya, unit komputasi sudah mengadopsi node teknologi yang sangat canggih, sementara sebagian besar perangkat sensorik dapat menjalankan fungsinya dengan baik berdasarkan teknologi ukuran nada yang besar. Meskipun integrasi 3-D monolitik menyediakan jalan dengan kepadatan tinggi dan jarak pendek, namun pemrosesan yang rumit dan pembuangan panas masih menghadirkan tantangan besar. “

Sementara arsitektur komputasi dalam sensor sejauh ini terbukti menjadi pendekatan yang menjanjikan untuk menggabungkan komputasi dan kemampuan penginderaan, mereka biasanya hanya berlaku dalam skenario tertentu. Selain itu, mereka hanya dapat direalisasikan dengan menggunakan bahan dan struktur perangkat inovatif yang masih dalam tahap awal pengembangan.

“Komputasi sensor dekat / dalam adalah bidang penelitian interdisipliner, yang mencakup material, perangkat, sirkuit, arsitektur, algoritme, dan teknologi integrasi,” kata Chai. “Arsitektur ini rumit, karena mereka perlu menangani sejumlah besar dan berbagai jenis sinyal dalam skenario yang berbeda. Penerapan komputasi dekat / dalam-sensor yang berhasil memerlukan pengembangan bersama dan pengoptimalan bersama sensor, perangkat, teknologi integrasi dan algoritme. “

Dalam makalah terbaru mereka yang diterbitkan di Nature Electronics, Chai dan rekan-rekannya memberikan definisi yang jelas untuk komputasi sensor dekat dan dalam sensor. Definisi ini mengklasifikasikan komputasi sensorik ke dalam pemrosesan tingkat rendah (yaitu, ekstraksi awal dan selektif data berguna dari volume besar data mentah dengan menekan gangguan atau distorsi yang tidak diinginkan, atau dengan menyempurnakan fitur untuk pemrosesan lebih lanjut) dan pemrosesan tingkat tinggi ( yaitu, representasi abstrak yang melibatkan proses kognitif yang memungkinkan identifikasi sinyal input ‘apa’ atau ‘di mana’).

Selain memberikan definisi yang andal dari komputasi dekat dan dalam-sensor, para peneliti mengusulkan solusi yang mungkin untuk realisasi unit penginderaan dan pemrosesan terintegrasi. Di masa depan, pekerjaan mereka dapat menginspirasi studi lebih lanjut yang bertujuan untuk mewujudkan arsitektur ini atau komponen perangkat keras mereka dengan menggunakan teknologi manufaktur canggih.

Sejauh ini, pekerjaan Chai dan rekan-rekannya terutama difokuskan pada sensor penglihatan. Namun, pendekatan komputasi sensor dekat dan dalam sensor juga dapat mengintegrasikan jenis sensor lain, seperti yang mendeteksi sinyal akustik, tekanan, noda, kimiawi, atau bahkan biologis.

“Kami sekarang tertarik untuk memperluas strategi yang kami diskusikan ke skenario aplikasi yang berbeda,” kata Chai. “Selain itu, sebagian besar laporan yang ada dibatasi pada skala yang relatif kecil dan masih jauh dari aplikasi nyata. Di masa mendatang, kami akan menjajaki peluang untuk meningkatkan desain dengan meningkatkan jumlah perangkat dan menghubungkan dengan sirkuit periferal untuk membangun sistem. ”


Komputasi neuromorfik dengan memristor


Informasi lebih lanjut:
Komputasi sensor dekat dan sensor dalam. Nature Electronics(2020). DOI: 10.1038 / s41928-020-00501-9

Memori akses acak resistif optoelektronik untuk sensor penglihatan neuromorfik. Nanoteknologi Alam(2019). DOI: 10.1038 / s41565-019-0501-3

Komputasi dalam sensor untuk penglihatan mesin. (2020) DOI: 10.1038 / d41586-020-00592-6

© 2020 Science X Network

Kutipan: Menjelajahi potensi sistem komputasi sensor dekat dan dalam-sensor (2020, 21 Desember) diambil pada 21 Desember 2020 dari https://techxplore.com/news/2020-12-exploring-potential-near-sensor-in-sensor .html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Pengeluaran SGP Hari Ini