據(jù)外媒報道，歐洲研究與創(chuàng)新中心Imec聲稱推出全球首款利用尖峰遞歸神經網絡（SNN）處理雷達信號的芯片。Imec芯片模仿生物神經元識別時間模式的方式，比傳統(tǒng)方案相比，功耗減少了100倍，同時延遲減少了10倍，幾乎可以瞬間做出決定。

（圖片來源：Imec）

例如，僅使用 30 μW 的功耗就可對微型多普勒雷達信號進行分類。雖然芯片可以調整體系結構和算法，以處理各種傳感器數(shù)據(jù)，包括心電圖、語音、聲納、雷達和激光雷達流。其首個用例將包括創(chuàng)建低功耗、高智能的無人機防撞雷達系統(tǒng)，可以對接近的物體做出更有效的反應

人工神經網絡（ANN）已被證實可用于廣泛的領域，是汽車行業(yè)中常用的基于雷達的防撞系統(tǒng)的關鍵組成部分。但是，ANN也有其局限性。首先，ANN的功耗過多，無法集成到日益緊湊的傳感器設備中。此外，ANN的基礎架構和數(shù)據(jù)格式要求數(shù)據(jù)在做出決定之前，要經歷從傳感器設備到AI推理算法這一個耗時的過程。因此，Imec 決定使用尖峰神經網絡。

Imec的Ilja Ocket表示，“SNN 的運行方式與生物神經網絡非常相似，在這一過程中，僅當感知輸入發(fā)生變化時，神經元才會隨時間的推移稀疏地發(fā)射電脈沖，從而顯著降低能耗。此外，該芯片上的尖刺神經元可以循環(huán)連接，即將 SNN 變成一個學習和記憶時間模式的動態(tài)系統(tǒng)。該技術是自主學習系統(tǒng)研發(fā)的重大飛躍。”

得益于其通用架構具有全新數(shù)字硬件設計，Imec的新型芯片可以輕松進行重新配置，以處理各種其他感知輸入，如聲納、雷達和激光雷達數(shù)據(jù)。與模擬SNN方案相反，Imec的事件驅動數(shù)字設計使該芯片能夠像神經網絡仿真工具所預測的那樣精確且重復地運行。該芯片可用于更智能、低功耗的無人機和汽車防撞系統(tǒng)。無人機需要系統(tǒng)設備對環(huán)境的變化做出快速反應，以便對臨近的障礙做出適當?shù)姆磻?/p>

Ocket解釋說，“此款新芯片的旗艦用例包括為無人機創(chuàng)建低延遲、低功耗的防撞系統(tǒng)。在靠近雷達傳感器的地方進行處理，我們的芯片可使雷達傳感系統(tǒng)更快、更準確地區(qū)分正在接近的物體。這將使無人機幾乎可以立即對潛在的危險情況做出反應。目前，我們正在探索一種方案，該方案以自動無人機為基礎，這些無人機依靠攝像頭和雷達傳感器系統(tǒng)在倉庫內導航，在執(zhí)行復雜任務時與墻壁和架子保持安全距離。這項技術還可以用于許多其他應用場景，包括機器人解決方案、自動導向車（AGV），以及健康監(jiān)測。”

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