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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Information processing in passive elastic structures

Descrizione del progetto

Costruire dispositivi IoT che non consumino potenza in stand-by

Proprio come un cellulare attende per ricevere una chiamata, i dispositivi IoT sono costantemente pronti e in attesa di un comando. Il loro funzionamento prevede la conversione di segnali esterni quali un suono in correnti elettriche. Tuttavia, il continuo «always-on» causa un notevole consumo della batteria. In questo contesto, il progetto INFOPASS, finanziato dall’UE, svilupperà un metodo di rilevamento degli eventi a zero potenza. A tal fine, i ricercatori lavoreranno alla progettazione di innovativi componenti basati su microstrutture architettate elastiche, concentrando l’attenzione sul riconoscimento vocale passivo. L’invenzione di dispositivi che eseguano passivamente compiti complessi di elaborazione delle informazioni condurrà a dispositivi mobili con una maggiore durata della batteria in grado di non consumare potenza in stand-by.

Obiettivo

Smart devices constantly monitor the environment and analyse the resulting stream of information, waiting for wake-up events ranging from a skipped heartbeat in a pacemaker to a verbal command in an intelligent speaker. In electronic devices, such constant workload requires reliable power and leads to significant battery drainage. The aim of INFOPASS is to answer the need for zero standby power, always-on sensing and processing, by inventing novel components based on architected elastic microstructures. We will focus on passive speech recognition: Vibrating structures that respond with large amplitudes only when excited by a particular spoken word. The components will be based on artificial neural networks of mechanical resonators -- benefiting from their ultra-low power dissipation and bypassing the inefficient transduction between acoustic and electric signals. The goal of passive speech recognition is challenging due to the required device complexity. Conventional micromechanical systems consist of a few resonators, while neural networks require thousands of nodes, pushing the limits of design and fabrication technologies by orders of magnitude. The proposed work builds on my invention of a two-step structure design method: Advanced responses are engineered by first encoding the desired response in an effective mass-spring model, which is then translated into a structural geometry. Compared to full-wave simulations, mass-spring models speed-up the optimisation process by more than a thousand-fold, allowing us to 'train' the structures on realistic speech corpuses. The invention of devices that passively perform complex information processing tasks will lead to mobile devices with longer battery life, always-on Internet-Of-Things devices that consume no standby power, and battery-less health monitoring sensors ? potentially impacting billions of devices.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC -

Istituzione ospitante

STICHTING NEDERLANDSE WETENSCHAPPELIJK ONDERZOEK INSTITUTEN
Contributo netto dell'UE
€ 1 686 875,00
Costo totale
€ 1 686 875,00

Beneficiari (1)