Нейроморфные чипы улавливают звук в реальном времени

Автор: Денис Аветисян

Новая разработка позволяет обрабатывать аналоговые сигналы непосредственно на нейроморфном оборудовании, открывая путь к энергоэффективной обработке звука и локализации источников.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Исследование демонстрирует обработку аналоговых сигналов в реальном времени на нейроморфной системе BrainScaleS-2 для определения разницы во времени прихода звука к ушам (interaural time difference).

Традиционные системы обработки сигналов часто требуют ресурсоемких преобразований между аналоговой и цифровой формами. В работе, посвященной ‘Real-time processing of analog signals on accelerated neuromorphic hardware’, предложен альтернативный подход, основанный на непосредственной инжекции аналоговых сигналов в нейроморфное оборудование. Авторы демонстрируют возможность реализации системы локализации источников звука в реальном времени с использованием платформы BrainScaleS-2, минуя традиционные этапы аналого-цифрового и цифро-аналогового преобразования. Открывает ли это путь к созданию энергоэффективных систем обработки данных непосредственно у сенсора и сможет ли подобный подход найти применение в других областях, требующих высокоскоростной обработки аналоговых сигналов?

Точное Определение Источника Звука: Вызов для Современных Алгоритмов

Точное определение местоположения источника звука является основополагающим для ориентации в пространстве и взаимодействия с окружающим миром, однако представляет собой сложную задачу для традиционных методов обработки сигналов. Трудности связаны с тем, что звуковые волны достигают ушей с небольшой разницей во времени и интенсивности, что требует сложных вычислений для определения направления. Более того, отражения звука от окружающих поверхностей создают дополнительные сложности, искажая первоначальный сигнал и затрудняя определение истинного местоположения источника. Современные алгоритмы часто требуют значительных вычислительных ресурсов и времени задержки, что делает их неэффективными для приложений, требующих быстрого и точного определения местоположения звука, например, в робототехнике или системах помощи слабослышащим.

Биологические слуховые системы демонстрируют поразительную способность к локализации источников звука, осуществляя эту задачу с минимальными затратами энергии и практически нулевой задержкой. Этот феномен вдохновляет исследователей на разработку нейроморфных подходов — вычислительных архитектур, имитирующих принципы работы мозга. В отличие от традиционных алгоритмов обработки сигналов, требующих значительных вычислительных ресурсов, нейроморфные системы стремятся к энергоэффективности и скорости, заимствуя идеи из анатомии и физиологии слухового аппарата. Такой подход позволяет создавать компактные и быстрые системы локализации звука, потенциально применимые в робототехнике, слуховых аппаратах нового поколения и других областях, где важна быстрая и точная обработка звуковой информации.

Существующие вычислительные модели, стремящиеся воспроизвести эффективность биологической обработки звука, зачастую сталкиваются с существенными трудностями. Традиционные алгоритмы, требующие значительных вычислительных ресурсов и времени обработки, не способны сравниться со скоростью и энергоэффективностью, демонстрируемыми нервной системой млекопитающих при локализации источников звука. Это обуславливает необходимость разработки принципиально новых архитектур, вдохновленных нейробиологией и использующих, например, спайковые нейронные сети или другие подходы, имитирующие принципы работы уха и слуховой коры головного мозга. Исследования в этой области направлены на создание систем, способных к быстрой и точной локализации звука в сложных акустических условиях, потребляя при этом минимальное количество энергии и обеспечивая минимальную задержку обработки сигнала.

Модель Джефресса и Спайковые Сети: Нейроморфный Фундамент

Модель Джефресса представляет собой биологически правдоподобный механизм локализации звука, основанный на принципе обнаружения совпадений межслуховых временных задержек. Звук, достигающий ушей, характеризуется разницей во времени прибытия сигнала к левому и правому уху, определяемой разницей в расстоянии до источника звука. Модель предполагает наличие нейронных цепей, содержащих детекторы задержки, которые активируются только при одновременном поступлении сигналов от обоих ушей после определенной задержки. Величина этой задержки соответствует предполагаемому азимуту источника звука. Таким образом, активация определенного детектора задержки указывает на направление, откуда исходит звук, обеспечивая основу для пространственного слуха.

Нейронные сети с импульсной передачей (SNN) оптимально подходят для реализации модели Джефресса благодаря использованию временного кодирования и событийной обработки. В SNN информация кодируется не в значениях интенсивности сигнала, а во времени возникновения импульсов (спайков), что напрямую соответствует принципам, лежащим в основе модели Джефресса — обнаружению совпадений по межслуховым временным разностям. Событийная обработка, при которой вычисления выполняются только при поступлении импульсов, обеспечивает высокую энергоэффективность и позволяет эффективно моделировать биологические нейронные сети, где активность нейронов носит спорадический характер. Это позволяет создавать компактные и энергоэффективные системы звуковой локализации, имитирующие биологические механизмы.

Реализация расширенной модели Джефресса в спайковой нейронной сети (SNN) обеспечивает эффективную и устойчивую локализацию звука при минимальном использовании вычислительных ресурсов. SNN, используя временное кодирование и событийную обработку, позволяют моделировать нейроны, реагирующие на совпадение сигналов, поступающих от обоих ушей. Это позволяет точно определять разницу во времени прихода звука (ITD) без необходимости в непрерывных вычислениях, характерных для традиционных нейронных сетей. Эффективность достигается за счет событийного характера SNN, где вычисления выполняются только при поступлении входного сигнала (спайка), что существенно снижает энергопотребление и задержки, особенно при использовании специализированного аппаратного обеспечения.

BrainScaleS-2: Аппаратное Ускорение Нейроморфного Слуха

Платформа BrainScaleS-2 обеспечивает аппаратное ускорение, необходимое для выполнения сложных спайковых нейронных сетей (SNN) в режиме реального времени. Это достигается за счет использования специализированных аналоговых вычислительных блоков и архитектуры, оптимизированной для параллельной обработки сигналов. В отличие от традиционных цифровых систем, BrainScaleS-2 позволяет реализовать энергоэффективные вычисления, имитирующие принципы работы биологического мозга, что критически важно для задач, требующих высокой пропускной способности и низкой задержки, таких как обработка звука и распознавание образов. Высокая степень параллелизма и возможность масштабирования платформы позволяют эффективно решать вычислительно сложные задачи, недоступные для традиционных вычислительных систем.

Платформа BrainScaleS-2 обеспечивает возможность непосредственного подключения стерео аудиосигналов к аналоговым вычислительным блокам посредством аналоговой инъекции сигнала. Это достигается за счет специализированных интерфейсов, позволяющих подавать аналоговое представление звука напрямую в схемы, моделирующие нейронные сети. Такой подход позволяет избежать этапа аналого-цифрового преобразования сигнала перед обработкой, что снижает задержки и энергопотребление при реализации систем нейроморфного слуха.

Платформа BrainScaleS-2 использует адаптивные экспоненциальные модели нейронов типа «утечка-интеграция-и-выброс» (Leaky-Integrate-and-Fire, LIF) для точной эмуляции динамики биологических нейронов. Данные модели позволяют реалистично воспроизводить процессы интеграции синаптических сигналов и генерации спайков. Измеренная задержка от момента ввода сигнала до получения цифрового выхода составляет 0.5 мс, что обеспечивает обработку аудиосигналов в режиме, близком к реальному времени. Использование экспоненциальной утечки позволяет моделировать временную константу мембранного потенциала, характерную для биологических нейронов, что повышает биологическую правдоподобность модели.

К Адаптивному Слуху: Пластичность и Управление Исполнительными Механизмами

Встраивание пластичных синапсов в спайковую нейронную сеть (SNN) позволяет ей обучаться и адаптироваться к меняющимся акустическим условиям. Этот подход имитирует нейропластичность, присущую биологическим слуховым системам, где синаптические связи постоянно модифицируются в ответ на опыт. В результате сеть способна оптимизировать свою реакцию на звуки в различных средах, компенсируя искажения, шум или изменения в расположении источника звука. Такая адаптивность достигается за счет динамической настройки весов синапсов, что позволяет сети эффективно фильтровать релевантную информацию и игнорировать неважные детали, улучшая точность определения местоположения источника звука и общую надежность слуховой системы.

Пространственный код, формируемый на основе обработанной разницы во времени прихода звука к обоим ушам (interaural time differences), служит основой для точного управления исполнительными механизмами. Этот код, представляющий собой своеобразную «карту» звукового пространства, позволяет системе не просто обнаруживать источник звука, но и активно реагировать на него. Благодаря такому подходу, устройство способно прецизионно нацеливаться на источник, используя сервопривод, и достигать теоретической пространственной разрешающей способности, не превышающей 1.5°. Эффективность данной системы обеспечивается высокой скоростью обработки сигнала, при которой время задержки на каждом этапе составляет около 3.8 ± 0.8 микросекунд, что позволяет оперативно адаптироваться к изменяющимся акустическим условиям и точно определять местоположение источника звука в пространстве.

Встроенные микропроцессоры осуществляют управление широтно-импульсной модуляцией (ШИМ), позволяя точно направлять сервопривод к источнику звука. Эта система обеспечивает теоретическое пространственное разрешение не более 1.5°, что открывает возможности для высокоточной локализации. При этом, время задержки на каждом этапе обработки составляет всего 3.8 ± 0.8 микросекунды, что гарантирует оперативность реакции на изменяющиеся акустические условия и позволяет системе эффективно отслеживать движущиеся источники звука в реальном времени. Такая скорость и точность делают возможным создание адаптивных слуховых систем, способных к динамической ориентации в пространстве.

Представленное исследование демонстрирует элегантность подхода к обработке аналоговых сигналов непосредственно на нейроморфном оборудовании. Отказ от традиционного цифрового преобразования и непосредственная инъекция аналогового сигнала в систему BrainScaleS-2 позволяет достичь высокой эффективности и обработки в реальном времени. Это подтверждает важность математической чистоты и доказательства корректности алгоритмов, ведь система, основанная на корректных принципах, надежно выполняет задачу локализации звука, определяя разницу во времени прихода сигнала к ушам (interaural time difference). Как заметила Барбара Лисков: «Хороший дизайн — это когда концепция ясна». В данном случае, ясность концепции — это прямое и эффективное преобразование аналогового сигнала без излишних промежуточных шагов.

Куда Ведет Этот Путь?

Представленная работа, демонстрируя обработку аналоговых сигналов непосредственно на нейроморфном железе, неизбежно ставит вопрос о границах применимости столь элегантного подхода. Отказ от дискретизации — это не просто техническая уловка, а философский выбор в пользу непрерывности, однако, возникает закономерный вопрос: насколько хорошо этот принцип масштабируется к задачам, требующим высокой точности и сложной логики? Эффективность решения задачи локализации звука, безусловно, впечатляет, но следует помнить, что это лишь один частный случай. Сложность реальных сенсорных потоков часто требует компромиссов между скоростью и точностью, и здесь, возможно, потребуется возвращение к гибридным системам, сочетающим аналоговую и цифровую обработку.

Особое внимание заслуживает проблема устойчивости и воспроизводимости аналоговых схем. Неизбежные флуктуации температуры, напряжения питания и параметры самих компонентов вносят свой вклад в общий шум, и их влияние необходимо тщательно учитывать. Попытки компенсировать эти эффекты программными средствами могут свести на нет все преимущества аналоговой обработки. Более того, само понятие «обучения» в аналоговой нейронной сети требует переосмысления — не сводится ли весь процесс к тонкой настройке аппаратных параметров, что делает систему менее гибкой и адаптивной?

В конечном счете, успех нейроморфных вычислений будет определяться не только технологическими достижениями, но и способностью найти задачи, где аналоговая парадигма действительно превосходит традиционные цифровые подходы. Иначе, это останется лишь элегантной, но непрактичной альтернативой.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.04582.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-05 13:00