{"id":20748,"date":"2023-06-19T02:00:14","date_gmt":"2023-06-19T02:00:14","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=20748"},"modified":"2023-06-19T02:00:14","modified_gmt":"2023-06-19T02:00:14","slug":"tecnologias-para-la-computacion-en-memoria-de-dispositivos-iot-que-reducen-el-consumo-energetico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=20748","title":{"rendered":"Tecnolog\u00edas para la computaci\u00f3n en memoria de dispositivos IoT que reducen el consumo energ\u00e9tico"},"content":{"rendered":"
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El instituto de investigaci\u00f3n CEA-Leti<\/a> dispone de una gama completa de tecnolog\u00edas 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 m\u00e1s sofisticados, tambi\u00e9n se vuelven m\u00e1s intensivos en datos. La computaci\u00f3n en memoria reduce dr\u00e1sticamente el consumo de energ\u00eda asociado con la transferencia de datos entre la memoria y la l\u00f3gica, al mismo tiempo que ayuda a mantener los datos m\u00e1s seguros.<\/p>\n

\"Memoria
Las nuevas tecnolog\u00edas de memoria no vol\u00e1til que simulan las sinapsis energ\u00e9ticamente eficientes del cerebro humano impulsan nuevas soluciones de bajo consumo para dispositivos IoT.<\/figcaption><\/figure>\n

Las nuevas tecnolog\u00edas de memoria no vol\u00e1til que imitan las sinapsis energ\u00e9ticamente eficientes del cerebro humano tambi\u00e9n est\u00e1n impulsando nuevas soluciones de bajo consumo. Es por ello que CEA-Leti est\u00e1 trabajando para desarrollar e integrar estas tecnolog\u00edas en una variedad de proyectos de IoT.<\/p>\n

El chip edge AI es lo que alimenta a la mayor\u00eda 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 est\u00e1 integrada en el propio sensor.<\/p>\n

Los nuevos paradigmas, como la computaci\u00f3n en memoria y neurom\u00f3rfica, y los nuevos tipos de algoritmos, como el aprendizaje autom\u00e1tico incremental, est\u00e1n ayudando a lograr las reducciones necesarias en el consumo de energ\u00eda para que estos sistemas integrados avanzados sean opciones viables para los proyectos de IoT.<\/p>\n

Soluciones de memoria no vol\u00e1til<\/h2>\n

Las soluciones de memoria no vol\u00e1til de CEA incluyen PCRAM (memoria de cambio de fase), ReRAM (memoria de acceso aleatorio resistiva) y FeRAM (memoria ferroel\u00e9ctrica) para aplicaciones integradas. La I+D en SOT-RAM (memoria de acceso aleatorio) comenz\u00f3 recientemente, y se esperan resultados en 2023.<\/p>\n

Por otro lado, se espera que FeRAM, que es de muy baja potencia y ofrece una resistencia r\u00e9cord, reemplace a DRAM (memoria din\u00e1mica de acceso aleatorio) para usos integrados e independientes. Los investigadores tambi\u00e9n est\u00e1n trabajando en selectores de back-end-of-line como materiales OTS. Estas soluciones permiten dispositivos de memoria m\u00e1s compactos y estables.<\/p>\n

Asimismo, CEA tiene la posibilidad de ofrecer a sus socios arquitecturas inform\u00e1ticas en memoria programables y de bajo consumo, como aceleradores FPGA (matriz de puertas l\u00f3gicas programable en campo) para redes neuronales profundas dise\u00f1adas para reducir las transferencias de datos entre los elementos de procesamiento y la memoria, para lograr un gran ahorro de energ\u00eda.<\/p>\n

Sus soluciones inform\u00e1ticas bioinspiradas incluyen redes neuronales SPIKE que utilizan memoria no vol\u00e1til como sinapsis, \u00f3ptimas para sistemas de visi\u00f3n de bajo consumo.<\/p>\n

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