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TowerJazz et le Technion ont développés une plate-forme analogique révolutionnaire pour l'intelligence artificielle dans les périphériques Edge - 13/12/2019

Cette technologie permet un traitement des données à très faible consommation dans les capteurs et les dispositifs de périphérie IoT. Un article de recherche a été publié dans l'édition de décembre de Nature Electronics

TowerJazz, le leader mondial de la fonderie spécialisée, et le Technion, l'Institut israélien de technologie, ont annoncé aujourd'hui le développement réussi d'une plate-forme technologique révolutionnaire qui utilise des dispositifs de mémorisation dotés de capacités de stockage et de calcul de mémoire analogique, basés sur le NVM Y-Flash breveté de TowerJazz sur son technologie CMOS 0.18um bien établie. La technologie permet le développement de cœurs d'intelligence artificielle (AI) à très faible puissance adaptés aux dispositifs de bord IoT et aux capteurs tels que les capteurs d'empreintes digitales, les applications de reconnaissance faciale et audio, entre autres. Comparée aux solutions numériques existantes, cette solution permet une consommation d'énergie inférieure de plusieurs ordres de grandeur et est très rentable en raison de sa capacité à l'implémenter dans des nœuds technologiques moins avancés.

La recherche et le développement approfondis ont été co-dirigés par des équipes de TowerJazz et du Technion. Le document de recherche complet a été publié dans la prochaine édition de Nature Electronics , et est la première publication de Nature Electronics d'un projet de recherche mené uniquement en Israël.

«Nous sommes très heureux d'être un élément important de cette recherche révolutionnaire et de contribuer à l'expansion du marché de l'IA. La R&D avancée étant notre objectif principal, nous recherchons constamment des technologies émergentes et initions des projets de développement pour enrichir l'offre de TowerJazz », a déclaré le professeur Yakov Roizin, boursier de TowerJazz. «Notre collaboration avec l'équipe d'experts du Technion a conduit à cette profonde réalisation et nous sommes impatients de poursuivre cette coopération fructueuse et à long terme.»

«Nous sommes très satisfaits des résultats de notre recherche conjointe. La collaboration entre notre équipe académique professionnelle et nos vastes capacités de recherche avec l'équipe de TowerJazz, l'expertise analogique et la technologie, est ce qui a permis de réaliser ce résultat extraordinaire », a déclaré le professeur Shahar Kvatinsky de la faculté de génie électrique Andrew & Erna Viterbi au Technion. . "Nous sommes convaincus que l'effort conjoint d'experts des deux domaines donnera des résultats plus importants dans les années à venir."

En comparaison avec d'autres solutions NVM ciblant les applications d'IA, les memristors développés sont basés sur une technologie CMOS commerciale avec une fiabilité améliorée. Les transistors NVM à grille flottante poly Y-Flash unique, initialement conçus pour le stockage de données numériques, ont été convertis en dispositifs analogiques à deux bornes fonctionnant dans le cadre d'un sous-seuil économe en énergie. Les memristors analogiques sont réglés en utilisant des tensions et des temps de commutation optimisés pour atteindre 65 niveaux résistifs discrets. Ces memristors s'intègrent facilement avec d'autres appareils sur la même plateforme.

«Nous pensons que l'IA analogique est la seule solution pour avoir l'IA dans chaque périphérique périphérique car c'est la seule façon de répondre aux exigences de consommation d'énergie et de coût», a déclaré le Dr Avi Strum, vice-président et directeur général de TowerJazz Sr. Business Unit. «Cet important développement révolutionnaire est une excellente solution qui permettra la croissance rapide du marché de l'IA analogique, alignée sur les besoins du marché et les feuilles de route des clients existants et potentiels».

Pour plus d'informations sur les offres de technologie de processus de TowerJazz, veuillez cliquer ici ou vous renseigner à:  info@towerjazz.com .

Source : Globesnewswire

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