Forschung -

Spike-Chip auf Basis eines neuronalen Netzwerks für die Radarsignalverarbeitung

Ein neuartiger IC von Imec verarbeitet Radarsignale mithilfe eines rekursiven neuronalen Netzwerks mit Spikes. Zu den Vorzeigeanwendungen gehören intelligente Antikollisionsradarsysteme mit geringer Leistung für Drohnen, die sich nähernde Objekte in wenigen Millisekunden identifizieren.

Der Chip ahmt die Art und Weise nach, wie Gruppen biologischer Neuronen arbeiten, um zeitliche Muster zu erkennen. Dafür benötigt er 100mal weniger Strom als herkömmliche Implementierungen, während sich die Latenzzeit auf ein Zehntel reduziert, was eine nahezu sofortige Entscheidungsfindung ermöglicht. Beispielsweise können Mikro-Doppler-Radarsignaturen mit einer Leistung von nur 30 mW klassifiziert werden. Die Architektur und die Algorithmen des IC können Imec-Forschern zufolge leicht auf die Verarbeitung von Sensordaten, einschließlich Elektrokardiogramm, Sprache, Sonar, Radar und Lidarströme, abgestimmt werden.

Künstliche Neuronale Netze (ANNs) verbrauchen zu viel Leistung, um in Sensoren integriert werden zu können. Zudem müssen die Daten einen zeitintensiven Weg vom Sensor zum KI-Inferenzalgorithmus zurücklegen, bevor eine Entscheidung getroffen werden kann – deshalb die Bezeichnung Spiking Neuronal Networks (SNNs).

"SNNs funktionieren sehr ähnlich wie biologische neuronale Netzwerke, in denen Neuronen elektrische Impulse über den Zeitverlauf sparsam abfeuern, und zwar nur dann, wenn sich der sensorische Input ändert“, sagt Ilja Ocket, Programmmanager für neuromorphe Sensoren bei Imec. Dies könne den Energiebedarf erheblich reduzieren. Darüber hinaus könnten die Spikes-Neuronen auf dem Chip immer wieder neu verbunden werden, womit das SNN zu einem dynamischen System werde, das zeitliche Muster lerne und sich erinnerte. Ocket: „Die Technologie, die wir heute einführen, ist ein großer Sprung vorwärts in der Entwicklung wirklich selbstlernender Systeme".

Der Chip wurde ursprünglich zur Unterstützung der Elektrokardiografie (EKG) und der Sprachverarbeitung in Geräten mit beschränkter Stromversorgung entwickelt, lässt sich jedoch für die Verarbeitung sensorischer Eingaben wie Sonar-, Radar- und Lidardaten

Die Schaffung eines Anti-Kollisionssystems mit niedriger Latenz und geringer Leistung für Drohnen sei eines der Haupteinsatzfelder des Chips, erklärt Ocket. „Da unser Chip seine Verarbeitung in der Nähe des Radarsensors durchführt, sollte er es dem Radarsensorsystem ermöglichen, viel schneller – und genauer – zwischen sich nähernden Objekten zu unterscheiden. Dies wiederum wird es den Drohnen ermöglichen, fast augenblicklich auf potenziell gefährliche Situationen zu reagieren.“ Ein Szenario, das man derzeit untersuche, seien autonome Drohnen, die für die Navigation im Warenlager auf ihre bordeigene Kamera und Radarsensorsysteme angewiesen sind und die bei der Ausführung komplexer Aufgaben einen Sicherheitsabstand zu Wänden und Regalen einhalten.

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