Вдохновившись нейроанатомией сипухи, ученые из Гренобля (Франция) разработали систему локализации объектов, которая сочетает в себе современные пьезоэлектрические датчики ультразвукового преобразователя с нейроморфной вычислительной картой на основе резистивной памяти с произвольным доступом (RRAM). Энергоэффективность новой системы оказалась на пять порядков выше по сравнению с обычными системами локализации на основе микроконтроллеров.
С каждым годом во все большее и большее количество предметов нашего повседневного обихода встраиваются микропроцессоры. Вся эта махина интернета вещей должна работать непрерывно, затрачивая минимальное количество энергии, извлекая полезную информацию из зашумленных и часто неполных данных, полученных от множества датчиков в режиме реального времени. Гибридные мемристивные нейроморфные архитектуры на основе комплементарных металлов-оксидов-полупроводников (КМОП) обеспечивают идеальную аппаратную основу для таких задач.
Разработчики новой системы локализации считают, что подобные «биологически вдохновленные системы» станут ключом к созданию периферийных ИИ-устройств нового поколения (то есть, сочетающих инновационные датчики с передовыми вычислениями на основе RRAM для создания систем со сверхнизким энергопотреблением).
