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嵌入式技术相关技术文章基于神经网络的嵌入式处理器问世，功耗减少100倍
（文章来源：半导体行业观察）
近期，欧洲研究与创新中心Imec推出了世界上第一个使用尖峰递归神经网络处理雷达信号的芯片。
通过模仿生物神经元群操作来识别时间模式的方式，imec的芯片功耗比传统实现方案少100倍，同时延迟减少了十倍，几乎可以立即做出决策。例如，可以仅使用30 mW的功率对微型多普勒雷达信号进行分类。 该芯片可以调整体系结构和算法，以处理各种传感器数据（包括心电图，语音，声纳，雷达和激光雷达流），它的第一个用例将包括创建低功耗、高度智能的防碰撞系统，如无人机雷达，它可以对接近的物体做出更有效的反应。
人工神经网络（ANN）已被证明可在广泛的应用领域中使用，例如，已被用于汽车工业中常用的基于雷达的防撞系统。但是，人工神经网络有其自身的局限性——它们消耗的功率过多，无法集成到越来越受约束的（传感器）设备中。此外，人工神经网络的基础架构和数据格式要求数据在做出决定之前要经历从传感器设备到AI推理算法的耗时过程。因此，Imec决定使用尖峰神经网络（SNN，spiking neural networks）。
imec的神经形态感应程序经理Ilja Ocket表示：“这是世界上第一个使用递归尖峰神经网络处理雷达信号的芯片。SNN的运行与生物神经网络非常相似，在该过程中，仅当感觉输入发生变化时，神经元才会随时间稀疏地发射电脉冲。这样，可以显着降低能耗。此外，该芯片上的尖刺神经元可以循环连接，即将SNN变成一个学习和记忆时间模式的动态系统。该技术是自学系统研发的重大飞跃。”