【導讀】據麥姆斯咨詢(xún)報道，近日，亞利桑那州立大學(xué)（Arizona State University）介紹了一種片上模擬-信息轉換技術(shù)，該技術(shù)利用基于儲層計算范式的模擬超維計算，在本地傳感器內處理心電圖（electrocardiograph，ECG）信號，并將射頻（RF）傳輸減少三個(gè)數量級以上。片上模擬-信息轉換器不是傳輸稀疏的ECG信號或提取的特征，而是通過(guò)一個(gè)附有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的非線(xiàn)性存儲內核來(lái)分析ECG信號，并傳輸預測結果。所開(kāi)發(fā)的技術(shù)被證明可用于檢測敗血癥發(fā)作，并實(shí)現了超高的準確度和能效，同時(shí)使用65nm CMOS原型測試芯片將傳感器功耗降低了159倍。
射頻傳輸是無(wú)線(xiàn)傳感器功耗產(chǎn)生的主要因素，因此，本地傳感器內信號處理優(yōu)于連續射頻傳輸，尤其對于生物醫學(xué)傳感器。例如，低功率MedRadio傳輸器的功耗為67μW，明顯高于片上特征提取。雖然有幾種技術(shù)可以壓縮射頻傳輸，但壓縮比通常限制在<20倍。迄今為止，壓縮射頻傳輸的方法有基于稀疏性的數據壓縮算法、基于導數的自適應采樣、過(guò)電平采樣和自適應分辨率數字化。據報道，上述技術(shù)已將傳輸數據壓縮了2～16倍。與現有技術(shù)相比，研究人員提出將人工智能（artificial intelligence，AI）嵌入傳感器本身，以分析每個(gè)ECG片段，并僅傳輸預測分數，而不是ECG數據或提取的特征，以將射頻傳輸降低5000倍以上。
由于人工智能算法是計算密集型的，因此設計低能耗的傳感器內神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )具有挑戰性。在本項工作中，為了解決無(wú)線(xiàn)生物醫學(xué)傳感器中的能量瓶頸，研究人員提出了一種直接處理模擬ECG樣本的模擬信號處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。這項工作的主要貢獻是設計和演示了一種片上模擬分類(lèi)器，其由一個(gè)儲層計算機（reservoir-computer，RC）和一個(gè)三層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（artificial neural network，ANN）組成，用于處理模擬ECG片段。與數字基線(xiàn)（前端ADC和數字ANN）相比，能耗降低了13倍；與直接傳輸數字化ECG片段相比，傳感器總能耗降低了159倍。傳感器內處理AI電路主要用于CMOS圖像傳感器，通過(guò)執行片上特征提取來(lái)減少需要傳輸到傳感器外的數據量。據研究人員所知，這項工作提出了第一個(gè)用于模擬-信息轉換的傳感器內人工智能電路，以顯著(zhù)降低可穿戴生理傳感器的傳輸能量，并延長(cháng)此類(lèi)無(wú)線(xiàn)傳感器的電池壽命。
傳統ECG傳感器與所提出的具有傳感器內RC+ANN人工智能模塊的ECG傳感器對比
與傳輸所有數字化數據和數字基線(xiàn)的傳統傳感器技術(shù)的能耗比較
在這項工作中，MIMIC–III數據集的ECG信號被用于證明通過(guò)傳感器內人工智能進(jìn)行模擬-信息轉換技術(shù)的可行性。然而，在實(shí)際的家庭監護應用中，所獲取的ECG信號可能包含偽影，在將ECG信號發(fā)送到RC+ANN組合之前，需要經(jīng)過(guò)具有帶通濾波模擬前端（analog front-end，AFE）的處理。AFE將消耗額外的功率，這將降低這項技術(shù)相對于傳輸所有傳感器數據的傳統方法的能耗優(yōu)勢。因此，傳感器內人工智能技術(shù)將高能效的設計挑戰從傳輸轉移到了AFE。通過(guò)基于反相器的放大器設計和反相器堆疊可以潛在地提高AFE能源效率，以降低傳感器的總能耗。
本項工作在電路方面的限制是研究人員設計的電路比最先進(jìn)的基于SRAM的人工智能電路的面積效率低。這種面積限制主要是由于使用開(kāi)關(guān)電容電路作為矩陣乘法的構建塊，其面積效率低于SRAM單元。本設計中使用的金屬對金屬（metal-on-metal）電容器的面積密度（以fF/μmm2表示）沒(méi)有晶體管的面積密度大，因此SRAM電路相對于RC+ANN的面積效率優(yōu)勢可能會(huì )隨著(zhù)CMOS技術(shù)的擴展而增大。由于輸入層和存儲層中的計算可能是非線(xiàn)性的，所以提高RC+ANN的面積效率的潛在解決方案是在輸入層和存儲層中采用SRAM陣列進(jìn)行矩陣乘法，并且僅在需要更高線(xiàn)性度的情況下使用開(kāi)關(guān)電容電路進(jìn)行基于A(yíng)NN的讀出。
用于分析ECG信號的儲層計算機的電路示意圖
論文信息：
https://www.nature.com/articles/s41598-022-23100-4
來(lái)源：MEMS
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