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產(chǎn)品分類

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類型分類:
科普知識
數(shù)據(jù)分類:
開發(fā)板

意法半導(dǎo)體的目標(biāo)是將 DSP、AI 和 MEMS 傳感器集成在同一硅片上

發(fā)布日期:2022-10-14 點(diǎn)擊率:117

為了推動(dòng)微機(jī)電系統(tǒng) (MEMS) 的創(chuàng)新,意法半導(dǎo)體推出了一款集信號處理、人工智能和 MEMS 傳感器于一體的節(jié)能系統(tǒng)。


通過集成機(jī)械和電氣功能,MEMS 技術(shù)結(jié)合了微型化機(jī)電組件,例如微型傳感器和微型致動(dòng)器。 


這些器件通常使用多種工業(yè)工藝制造,包括大規(guī)模集成 (VLSI) 技術(shù)、微加工、IC 工藝序列等。

MEMS傳感器的一個(gè)例子。圖片由博世提供


最近,為了不斷突破 MEMS 技術(shù)的界限,意法半導(dǎo)體開發(fā)了一種MEMS 傳感器,將數(shù)字信號處理 (DSP) 和 AI 算法集成在同一硅片上。


在本文中,我們將探討人工智能如何在 MEMS 設(shè)備中發(fā)揮作用、面臨的挑戰(zhàn)以及 ST 的最新版本。 


人工智能如何在 MEMS 上擴(kuò)展?

研究人員和設(shè)計(jì)人員正在夜以繼日地將人工智能集成到 MEMS中,以提高性能并擴(kuò)展 MEMS 設(shè)備的用例。 


考慮到這一點(diǎn),新型AI-MEMS 架構(gòu)正在興起。 


一種這樣的架構(gòu)利用具有非線性動(dòng)力學(xué)的諧振器來實(shí)現(xiàn)機(jī)械領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 處理。

來自舍布魯克大學(xué)的 MEMS 設(shè)備示例。圖片由Dion 等人提供

 

2018 年,加拿大舍布魯克大學(xué)的研究人員通過引入儲層計(jì)算實(shí)現(xiàn)了一個(gè)里程碑,該計(jì)算允許 MEMS 振蕩器進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測和口語單詞分類。 


研究人員利用了硅束的非線性動(dòng)力學(xué),它在空間中以比人類頭發(fā)細(xì) 20 倍的寬度振蕩。 


據(jù)說這種振蕩的結(jié)果被用來構(gòu)建一個(gè)虛擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將輸入信號投影到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算所需的更高維空間中。 


這種 AI-MEMS 使用加速度計(jì)簡化了機(jī)器人的機(jī)械功能,可以為機(jī)器人生成控制信號。


一般來說,制造可擴(kuò)展的 AI-MEMS 架構(gòu)可加速 MEMS 設(shè)備和信號處理的多功能性。 


除了提供改進(jìn)的性能外,它還可以消除對外部微處理器和現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 的使用。


MEMS 上的人工智能面臨的挑戰(zhàn)

當(dāng)遇到挑戰(zhàn)時(shí),MEMS 設(shè)計(jì)人員在制造 MEMS 器件時(shí)會面臨一些陷阱和設(shè)計(jì)限制。 


在智能 MEMS 傳感器中獲取真實(shí)數(shù)據(jù)需要使用更高分辨率的模數(shù)轉(zhuǎn)換器。因此,10 位分辨率的模數(shù)轉(zhuǎn)換器可能對健康監(jiān)測等特定應(yīng)用沒有幫助。 


此外,在處理數(shù)據(jù)以進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí),有限的帶寬可能會帶來挑戰(zhàn)并截?cái)鄶?shù)據(jù)處理。


設(shè)計(jì)人員在制造集成 ML 算法的最先進(jìn)的 MEMS 傳感器時(shí)也面臨挑戰(zhàn)。 


采用支持向量機(jī) (SVM) 等分類算法的 MEMS 傳感器需要大內(nèi)存來存儲大量現(xiàn)實(shí)生活中的數(shù)據(jù)集。


盡管將 AI 和 ML 整合到 MEMS 設(shè)備中存在挑戰(zhàn),但 ST 希望讓它變得更容易。 


智能傳感器處理單元滿足 MEMS 傳感器

為了克服與在 MEMS 上制造 AI 相關(guān)的所有潛在挑戰(zhàn),ST 推出了智能傳感器處理單元 (ISPU),它將 DSP 與 IC 上的 MEMS 傳感器集成在一起。 


可編程 DSP 具有單周期 16 位乘法器,可以通過 16 位可變長度指令輕松操作。它還包括一個(gè)全精度浮點(diǎn)單元。

ST 的 ISPU 概述。圖片由意法半導(dǎo)體提供

 

ISPU 促進(jìn)了量化 AI 傳感器中的全到單位精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 


借助在 DSP 上運(yùn)行的 AI 算法,ISPU 通過分析慣性數(shù)據(jù)來提高活動(dòng)識別和異常檢測任務(wù)的準(zhǔn)確性和效率。 


此外,ISPU 支持邊緣 AI 計(jì)算,允許使用 AI 商業(yè)模型開發(fā) MEMS 傳感器算法,同時(shí)最大限度地提高超低功耗。 


ST 還聲稱,該產(chǎn)品有望將功率降低多達(dá) 80%,同時(shí)減小系統(tǒng)級封裝設(shè)備的尺寸。 


STMicroelectronics MEMS 子集團(tuán)執(zhí)行副總裁 Andrea Onetti 在談到該產(chǎn)品時(shí)表示,新時(shí)代——“ Onlife Era ”——旨在通過減少數(shù)據(jù)傳輸來推進(jìn)傳感器功能以加快決策速度,并通過保留數(shù)據(jù)來增強(qiáng)隱私本地化,同時(shí)減小尺寸和功耗,從而降低成本。


總而言之,在實(shí)現(xiàn)最大隱私的同時(shí),Onlife Era 旨在引入能夠感知現(xiàn)實(shí)生活數(shù)據(jù)、處理復(fù)雜 AI 算法并采取智能實(shí)時(shí)行動(dòng)的 MEMS 設(shè)備。

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