Reconocimiento de voz analógico basado en computación física

Área de la Ciencia:

• Ciencias de la computación
• Ciencias de los materiales
• Ingeniería eléctrica

Sus antecedentes:

• La computación descentralizada en dispositivos de borde (IoT, conducción autónoma, atención médica) requiere un procesamiento eficiente y de baja potencia de señales dependientes del tiempo.
• Los procesadores tradicionales se enfrentan a limitaciones debido al cuello de botella de von Neumann y las conversiones de dominio, lo que dificulta el rendimiento del sistema de borde.
• La computación in-materia ofrece un nuevo enfoque para superar estas limitaciones realizando cálculos dentro del propio material.

Objetivo del estudio:

• Proponer y demostrar un procesador de señal temporal de borde que utilice la computación in-materia para la extracción y clasificación eficientes de características.
• Lograr una precisión cercana al software en conjuntos de datos de voz de referencia con una latencia y un consumo de energía significativamente reducidos.
• Avanzar en el desarrollo de procesadores de borde inteligentes heterogéneos compactos, eficientes y de alto rendimiento.

Principales métodos:

• Desarrolló una capa de unidad de procesamiento no lineal reconfigurable a temperatura ambiente para la extracción analógica de características de dominio de tiempo de señales de audio sin procesar.
• Implementó un chip de computación en memoria analógico compacto con matrices transversales de memoria para la clasificación de redes neuronales.
• Entrenó y evaluó el sistema en los conjuntos de datos TI-46-Word y Google Speech Commands.

Principales resultados:

• Se ha logrado una precisión cercana a la del software para el reconocimiento de comandos de voz en conjuntos de datos de referencia.
• Se ha demostrado una latencia inferior a un milisegundo para todo el proceso.
• Bajo consumo de energía reportado: ~ 300 nJ para la extracción de características y ~ 78 μJ para la clasificación (con potencial hasta ~ 10 μJ).

Conclusiones:

• El procesador de señales temporales de borde basado en computación in-materia propuesto ofrece una solución prometedora para una IA de borde eficiente.
• La alta precisión del sistema, la baja latencia y el consumo de energía mínimo allanan el camino para dispositivos de borde inteligente avanzados y heterogéneos.
• Este trabajo destaca el potencial de la computación in-materia para revolucionar el procesamiento de bordes para señales dependientes del tiempo.