通过使用双层AlN/Si波导使用CMOS兼容光子集成电路平台实现的近传感器边缘计算系统
Zhihao Ren1,2,3, Zixuan Zhang1,2, Yangyang Zhuge1,2
1Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore, 117583, Singapore.
Nano-micro letters
|May 19, 2025
概括
本研究介绍了一个近传感器边缘计算 (NSEC) 系统,用于实时,节能的人工智能 (AI) 在边缘. 新的AlN/Si波导平台使医疗保健和机器人等应用程序的高精度AI成为可能.
科学领域:
- 光子学和人工智能 (AI) 的发展
- 边缘计算硬件 边缘计算硬件
背景情况:
- 大规模的人工智能模型需要大量的计算能力和云基础设施,导致延迟,隐私和能源问题.
- 现有的AI硬件解决方案在现实世界中面临局限性,例如可穿戴健康监测和机器人等边缘应用.
研究的目的:
- 开发一种创新的近传感器边缘计算 (NSEC) 系统,用于实时,节能的边缘AI能力.
- 通过将计算更接近数据采集,解决集中人工智能的局限性.
主要方法:
- 在NSEC系统中使用了双层化 (AlN) / (Si) 波导平台.
- 使用AlN微波振器实现了光子特征提取,而基于Si的热光马赫-泽恩德干扰仪则执行了神经网络计算.
主要成果:
- 美国国家安全委员会系统的分类准确度很高:96.77%的手势分析和98.31%的步态分析.
- 实现了超低延迟 (<10 ns) 和最低能耗 (<0.34 pJ).
- 在边缘进行了成功的多式姿势和步态分析.
结论:
- 开发的NSEC系统为人工智能硬件提供了一种变革性的方法,可以实现高效且保护隐私的AI解决方案.
- 这一进步弥合了人工智能模型和现实世界应用之间的差距,为下一代人机接口铺平了道路.
- 该系统标志着边缘计算和人工智能部署在包括医疗保健和机器人技术在内的各种领域的关键进步.
