{"id":19432,"date":"2023-02-23T03:00:22","date_gmt":"2023-02-23T03:00:22","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=19432"},"modified":"2023-02-23T03:00:22","modified_gmt":"2023-02-23T03:00:22","slug":"el-mit-desarrolla-un-chip-decodificador-energeticamente-eficiente-para-las-redes-5g-vr-y-ar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=19432","title":{"rendered":"El MIT desarrolla un chip decodificador energ\u00e9ticamente eficiente para las redes 5G, VR y AR"},"content":{"rendered":"
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Un grupo de investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT<\/a>) y sus socios han desarrollado un chip decodificador, llamado ORBGRAND (Bits de confiabilidad ordenados GRAND), que emplea un nuevo modelo estad\u00edstico para usar la informaci\u00f3n de confiabilidad de una manera mucho m\u00e1s simple, r\u00e1pida y energ\u00e9ticamente eficiente que las t\u00e9cnicas convencionales. Podr\u00eda ser especialmente \u00fatil para aplicaciones exigentes como la realidad virtual (VR), la realidad aumentada (AR) y las redes 5G.<\/p>\n

\"Nuevo
El chip utiliza un modelo estad\u00edstico que utiliza la informaci\u00f3n de confiabilidad de manera r\u00e1pida, simple y energ\u00e9ticamente eficiente.<\/figcaption><\/figure>\n

En el env\u00edo de informaci\u00f3n, los remitentes codifican los datos antes de que se transmitan y luego un receptor utiliza un algoritmo de decodificaci\u00f3n para corregir errores y recuperar el mensaje original. En algunos casos, los datos se reciben con informaci\u00f3n de confiabilidad que ayuda al decodificador a determinar qu\u00e9 partes de una transmisi\u00f3n son probablemente errores.<\/p>\n

El chip del MIT utiliza el algoritmo de decodificaci\u00f3n universal GRAND (Guessing Random Additive Noise Decoding), que puede desentra\u00f1ar cualquier c\u00f3digo de correcci\u00f3n de errores. Por lo general, el hardware de decodificaci\u00f3n solo puede procesar un tipo particular de c\u00f3digo, mientras que este nuevo chip decodificador universal ha batido el r\u00e9cord de decodificaci\u00f3n energ\u00e9ticamente eficiente, con un rendimiento entre 10 y 100 veces mejor que otro hardware.<\/p>\n

Este avance podr\u00eda habilitar dispositivos m\u00f3viles con menos chips, ya que ya no necesitar\u00edan hardware separado para m\u00faltiples c\u00f3digos, lo que permitir\u00eda reducir la cantidad de material necesario para la fabricaci\u00f3n, disminuyendo los costos y mejorando la sustentabilidad. Al hacer que el proceso de decodificaci\u00f3n consuma menos energ\u00eda, el chip tambi\u00e9n podr\u00eda mejorar el rendimiento del dispositivo y prolongar la vida \u00fatil de la bater\u00eda.<\/p>\n

Clasificaci\u00f3n de datos<\/h2>\n

Los datos digitales se transmiten a trav\u00e9s de una red en forma de bits (0 y 1). Un remitente codifica los datos agregando un c\u00f3digo de correcci\u00f3n de errores, que es una cadena redundante de 0 y 1 que se puede ver como un hash. Un algoritmo de decodificaci\u00f3n en el receptor usa su libro de c\u00f3digos y la estructura hash para recuperar la informaci\u00f3n original, que puede haber sido alterada por el ruido. Los investigadores demostraron que GRAND funciona adivinando el ruido que afect\u00f3 a la transmisi\u00f3n, restando ese patr\u00f3n de ruido de los datos recibidos y luego verificando lo que queda en un libro de c\u00f3digos. Adivina una serie de patrones de ruido en el orden en que es probable que ocurran.<\/p>\n

Los datos a menudo se reciben con informaci\u00f3n de confiabilidad, tambi\u00e9n llamada informaci\u00f3n blanda, que ayuda a un decodificador a determinar qu\u00e9 piezas son errores. El nuevo chip de decodificaci\u00f3n ORBGRAND utiliza esta informaci\u00f3n de confiabilidad para clasificar los datos en funci\u00f3n de la probabilidad de que cada bit sea un error. Para ello,\u00a0utiliza un nuevo modelo estad\u00edstico que puede clasificar los bits, teniendo en cuenta que varios bits juntos tienen la misma probabilidad de ser un error que algunos bits individuales.<\/p>\n

Consumo energ\u00e9tico del chip<\/h2>\n

El nuevo chip deja de clasificar tan pronto como se encuentra una palabra clave. Para localizar esta palabra, el chip emplea la paralelizaci\u00f3n, generando y probando m\u00faltiples patrones de ruido simult\u00e1neamente. Debido a que el decodificador deja de funcionar una vez que encuentra la palabra clave, su consumo de energ\u00eda se mantiene bajo a pesar de que ejecuta m\u00faltiples procesos simult\u00e1neamente.<\/p>\n

Los investigadores comprobaron que ORBGRAND decodific\u00f3 con la m\u00e1xima precisi\u00f3n mientras consum\u00eda solo 0,76 picojulios de energ\u00eda por bit, lo que supone un consumo entre 10 y 100 veces menos de energ\u00eda que otros dispositivos.<\/p>\n

El equipo tambi\u00e9n est\u00e1 explorando formas de cambiar la modulaci\u00f3n de las transmisiones para que puedan aprovechar la eficiencia mejorada del chip ORBGRAND, al tiempo que planean ver c\u00f3mo se podr\u00eda utilizar su t\u00e9cnica para administrar de manera m\u00e1s eficiente m\u00faltiples transmisiones que se superponen.<\/p>\n

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Un grupo de investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT) y sus socios han desarrollado un chip decodificador, llamado ORBGRAND (Bits de confiabilidad ordenados GRAND), que emplea un nuevo modelo estad\u00edstico para usar la informaci\u00f3n de confiabilidad de una manera mucho m\u00e1s simple, r\u00e1pida y energ\u00e9ticamente eficiente que las t\u00e9cnicas convencionales. Podr\u00eda ser especialmente \u00fatil … Sigue leyendo El MIT desarrolla un chip decodificador energ\u00e9ticamente eficiente para las redes 5G, VR y AR<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-19432","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-casadomo-com"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/19432","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=19432"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/19432\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=19432"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=19432"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=19432"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}