Imec представляет первый чип spiking neural network для радара, снижая мощность в 100× и латентность в 10×

Imec анонсировал запуск世界首款专为雷达信号处理设计的脉冲神经网络（SNN）芯片。突破性技术使低功耗、高速的无人机防撞系统能够在毫秒内检测并对接近物体做出反应。

模仿生物神经元的稀疏发放模式，芯片功耗比传统方案低100倍，延迟降低10倍，实现近乎瞬时的决策。例如，芯片仅用30 mW即可利用微多普勒雷达特征进行分类。其通用架构可适配处理多种传感器流——ECG、语音、声纳、雷达、激光雷达——使其成为下一代智能系统的理想选择。

传统人工神经网络（ANN）主导许多AI应用，包括基于雷达的汽车防撞。然而，ANN通常需要高功率，且要求数据在决策前通过传感器-算法管道，这对电池受限设备构成问题。

「今天，我们展示世界首款使用循环脉冲神经网络处理雷达信号的芯片，」Imec神经形态感知项目经理Ilja Ocket表示。「SNN的运作方式紧密镜像生物神经网络，神经元仅在感官输入变化时发放电脉冲。这种稀疏活动显著降低能耗。此外，循环连接赋予SNN学习和保留时序模式的能力，朝着真正自学习系统迈出重要一步。」

Imec芯片最初为超低功耗设备中的ECG和语音定制。其通用、全数字、事件驱动架构允许直接重新配置用于声纳、雷达、激光雷达等其他模态。与模拟SNN不同，数字设计保证芯片行为精确匹配神经网络仿真。

智能低功耗无人机防撞系统（及汽车）

新Imec芯片的主要目标是低延迟、低功耗无人机防撞系统。无人机行业——比汽车更甚——在严格电池限制下运行，要求快速环境感知。通过机载处理雷达数据，芯片能更快、更准确地区分接近物体，使无人机几乎瞬间响应危险。

Ocket指出，开发场景之一涉及自主无人机在仓库导航，保持与墙壁和货架的安全距离并执行复杂任务。相同技术可延伸至机器人、自动导引车甚至健康监测。

为实现此芯片，Imec组建了多学科团队——从训练算法开发者和受神经科学启发的SNN架构师，到生物医学和雷达信号处理专家，以及超低功耗数字芯片设计师——确保稳健的端到端解决方案。

>> Эта статья изначально опубликована на нашем партнерском сайте EE Times Europe.

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