Description du projet
Encodage et interactions des capteurs
Les capteurs à très faible puissance dotés d’une intelligence artificielle nécessitent un convertisseur analogique-numérique (ADC) en amont du bloc de traitement du signal employé avec un réseau neuronal (NN). Les ADC ont été utilisés en se basant sur un oscillateur commandé en tension (VCO) pour mettre en œuvre des capteurs intégrés. Il est pour cela nécessaire de développer une nouvelle cellule de multiplication-accumulation (MAC) pour la première couche du NN, qui fonctionne avec les signaux du VCO ainsi qu’une interface VCO appropriée avec les capteurs existants. Toutefois, les méthodes visant à faire interagir des capteurs utilisant un VCO et à mettre en œuvre une unité MAC à codage de phase et de fréquence pour le NN ont été jusqu’ici testées séparément. Le projet TEVI, financé par l’UE, entend combiner les deux types de méthodes au profit de la recherche et des applications industrielles. Pour y parvenir, il supprimera le MAC situé en amont du NN en y connectant directement le capteur et en codant les signaux du capteur avec un VCO.
Objectif
The research of this EID focuses on ultra-low power sensors incorporating artificial intelligence. The current solution for such systems requires an analog-to-digital converter (ADC) prior to the signal processing block, usually implemented with a neural network (NN). The innovation consists of removing the ADC prior to the NN by directly coupling the sensor to it and encoding the sensor signals with a voltage-controlled-oscillator (VCO). VCO-based ADCs have been used to implement integrated sensors. Achieving this goal requires to develop a new multiply-accumulate cell (MAC) for the first layer of the NN that operates with signals from the VCO, and a suitable VCO interfaces with existing sensors. In most applications, the raw data form the sensor is required as well. Here, signals coming from the VCO can also be converted to a sampled sequence by enabling a digital decoder, which is not needed when detecting a pattern in the NN. As a benefit, power consumption can meet the requirements of battery-operated products. Power improvement comes from both the ADC removal and the power efficiency of the NN implementation. Approaches to implement a sensor interface using a VCO and to implement a phase/frequency-encoded MAC unit (P-MAC) for a NN have been attempted separately but, there is no combination of both ideas. The research in this EID tries to bridge this gap. This architecture can be useful for both research and industrial applications, such as neural probe chips, wearable electronics or battery powered IoT devices. This EID proposal requires intersectoral involvement of both academia and the industry, to develop a doctoral program and train researchers that will be in high demand by having the specific skills developed in this research. We have selected waterproof smart microphones as an application to benefit from this research, which may directly lead to a product development of interest to microelectronic industries in the EU producing MEMS microphones.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
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MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)Coordinateur
28903 Getafe (Madrid)
Espagne