El instituto de investigación CEA-Leti dispone de una gama completa de tecnologías que permite desarrollar y crear prototipos de sus chips edge AI y tinyML para dar vida a proyectos de IoT. A medida que los algoritmos de inteligencia artificial (IA) incorporados se vuelven más sofisticados, también se vuelven más intensivos en datos. La computación en memoria reduce drásticamente el consumo de energía asociado con la transferencia de datos entre la memoria y la lógica, al mismo tiempo que ayuda a mantener los datos más seguros.
Las nuevas tecnologías de memoria no volátil que imitan las sinapsis energéticamente eficientes del cerebro humano también están impulsando nuevas soluciones de bajo consumo. Es por ello que CEA-Leti está trabajando para desarrollar e integrar estas tecnologías en una variedad de proyectos de IoT.
El chip edge AI es lo que alimenta a la mayoría de los dispositivos IoT que, en lugar de enviar datos a la nube, los procesan directamente en el borde de la red. Es decir, la computadora está integrada en el propio sensor.
Los nuevos paradigmas, como la computación en memoria y neuromórfica, y los nuevos tipos de algoritmos, como el aprendizaje automático incremental, están ayudando a lograr las reducciones necesarias en el consumo de energía para que estos sistemas integrados avanzados sean opciones viables para los proyectos de IoT.
Soluciones de memoria no volátil
Las soluciones de memoria no volátil de CEA incluyen PCRAM (memoria de cambio de fase), ReRAM (memoria de acceso aleatorio resistiva) y FeRAM (memoria ferroeléctrica) para aplicaciones integradas. La I+D en SOT-RAM (memoria de acceso aleatorio) comenzó recientemente, y se esperan resultados en 2023.
Por otro lado, se espera que FeRAM, que es de muy baja potencia y ofrece una resistencia récord, reemplace a DRAM (memoria dinámica de acceso aleatorio) para usos integrados e independientes. Los investigadores también están trabajando en selectores de back-end-of-line como materiales OTS. Estas soluciones permiten dispositivos de memoria más compactos y estables.
Asimismo, CEA tiene la posibilidad de ofrecer a sus socios arquitecturas informáticas en memoria programables y de bajo consumo, como aceleradores FPGA (matriz de puertas lógicas programable en campo) para redes neuronales profundas diseñadas para reducir las transferencias de datos entre los elementos de procesamiento y la memoria, para lograr un gran ahorro de energía.
Sus soluciones informáticas bioinspiradas incluyen redes neuronales SPIKE que utilizan memoria no volátil como sinapsis, óptimas para sistemas de visión de bajo consumo.