Cuốn sách này thảo luận về điện tử chậm, nghiên cứu về các thiết bị xử lý tín hiệu tần số thấp. Máy tính có khả năng xử lý dữ liệu đáng chú ý ở tốc độ cao, nhưng chúng gặp khó khăn khi xử lý tín hiệu tần số thấp dưới ~100Hz. Chúng đòi hỏi một lượng năng lượng đáng kể ngoài mong đợi. Điều này đặt ra một thách thức cho các thiết bị đeo y sinh và thiết bị giám sát môi trường cần xử lý tín hiệu chậm theo thời gian thực, đặc biệt là trong môi trường biên giới hạn chế năng lượng với pin nhỏ. Một giải pháp khả thi cho vấn đề này là xử lý theo sự kiện, bao gồm việc sử dụng bộ nhớ không bay hơi để đọc/ghi dữ liệu và tham số mỗi khi phát hiện tín hiệu chậm (không thường xuyên). Tuy nhiên, cách tiếp cận này tiêu tốn rất nhiều năng lượng và không phù hợp với môi trường biên giới. Để giải quyết thách thức này, các tác giả đề xuất điện tử chậm bằng cách phát triển các thiết bị và hệ thống điện tử có thể xử lý tín hiệu tần số thấp hiệu quả hơn. Bộ não sinh học là một ví dụ điển hình về điện tử chậm, vì nó xử lý tín hiệu tần số thấp theo thời gian thực với hiệu suất năng lượng vượt trội. Cuốn sách này nhấn mạnh các khái niệm và phát triển công nghệ mới nhất trong lĩnh vực điện tử chậm. Thảo luận về chủ đề hấp dẫn của điện tử chậm được đưa ra bằng cách đi sâu vào sự phức tạp của tính toán hồ chứa, mạch CMOS tương tự, thiết bị hình thái thần kinh nhân tạo và mô phỏng số với hằng số thời gian mở rộng, mở đường cho các thiết bị thân thiện với con người hơn trong tương lai.

Abstract:

This book discusses “slow electronics,” the study of devices that process low-frequency signals. Computers are capable of processing remarkable amounts of data at high speeds, but they struggle to process low-frequency signals below ~100Hz. They require an unexpectedly large amount of power. This poses a challenge for biomedical wearables and environmental monitoring devices that need to process slow signals in real-time, especially in power-constrained “edge” environments with small batteries. One possible solution to this problem is event-driven processing, which involves using non-volatile memory to read/write data and parameters whenever a slow (infrequent) signal is detected. However, this approach is very power-intensive and not suitable for edge environments. To address this challenge, the authors propose “slow electronics” by developing electronic devices and systems that can process low-frequency signals more efficiently. The biological brain is a prime example of slow electronics, as it processes low-frequency signals in real time with remarkable energy efficiency. This book highlights the latest concepts and technological developments in the field of slow electronics. Discussion of the fascinating topic of slow electronics is provided by delving into the complexities of reservoir computing, analog CMOS circuits, artificial neuromorphic devices, and numerical simulations with extended time constants, paving the way for more human-friendly devices in the future.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Isao H. Inoue
Thông tin nhan đề:	Slow Electronics with Reservoir Computing: Energy-Efficient Neuromorphic Edge Computing for Low-Frequency Signals
Nhà xuất bản:	Springer
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Điện tử - Viễn thông
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Nguồn gốc:	https://it-ebooks.dev/books/data-science-and-ai/slow-electronics-with-reservoir-computing
Mô tả vật lý:	164p.
Năm xuất bản:	2025