以色列公司POLYN发布语音处理Tiny AI芯片

以色列公司不久前POLYN发布语音处理Tiny AI芯片NeuroVoice，在超低功耗模拟神经形状芯片中完成语音检查(VD)和语音获取(VE)公司的组合。今年四月，POLYN宣布其ADS7861E芯片成功封装和评估。

POLYN公司总部以色列成立于2019年。POLYN提供超低功耗.高性能神经形状模拟信号处理（NASP）技术、IP和基于NASP的Tiny AI芯片可以应用于广泛的边缘人工智能应用，包括可穿戴设备.工业4.0.互联健康.智能家居等。

POLYN公司的Tiny AI解决方法

如今，人工智能正在从云端向边缘加速，进入越来越小的物联网设备。在终端和边缘微控制器上实现的机器学习称为小型机器学习，即Tiny AI（又被称为TinyML）。精确说，Tiny AI是指在mW在功率范围内的设备中，完成设备学习方法、工具和技术。

目前，物联网设备越来越普及。在有限的资源设备中操作机器学习模型的能力为许多新的概率打开了大门。一个很好的例子是心跳(HR)跟踪和人体活动识别(HAR)其中，可穿戴设备PPG/IMU传感器连续生成数据，其解决方案将消耗大量电池容量。

POLYN该公司的一位高管表示，潜在用户对可穿戴设备的测量是错误的，他们对电池寿命短持谨慎态度。这是因为可穿戴设备中最常见的当前完成是基于算法计算的。这些算法耗能量大，不能真正准确。钻石戒指的可穿戴设备是一个可行的选择，但现在很少有这样的智能戒指模型可以真正戴在手上。这样，降低功耗和需要新的硬件尤为重要。

POLYN神经形状模拟信号转换器技术（NASP）是一种TinyAI解决方案旨在改进原始记录并减少它们CPU负云共享的负载和信息量。NASP低功耗的技术.为传感器设备提供小尺寸和低延迟AI。根据认知模拟信号和模拟信号，提高各种传感器的智能。

依据POLYN介绍，公司NASP该技术采用了一种独特的渠道，将训练有素的神经网络作为输入，并通过数学建模将神经网络合成为真正的神经拟态芯片。NASP芯片应用模拟电路，其中神经元应用运算放大器完成，而轴突则由薄膜电阻完成。

POLYN这次公司宣布了NeurorSense芯片选用55nmCMOS技术实现。据了解，当它被用作边缘信号传感器时，它可以使用神经拟态计算来解决初始传感器数据，而无需智能模拟信号。因此，该公司称之为第一个不需要模数转换器的公司(ADC)它可以直接模拟应用于传感器边缘的神经拟态TinyML芯片。

神经形状芯片的优点

神经形状模拟信号处理是实现真正在线测量的机器的理想解决方案。与传统算法相比，它有100个uW超低功耗和两倍精度。

20世纪80年代，科学家设想将人脑的功能投射到硬件上，即直接使用硬件模拟人脑结构。这种方法叫做神经模拟计算，称为神经模拟芯片。经过近40年的发展，神经模拟芯片相继问世。

传统的人工智能主要通过计算，即通过编程来完成机器智能。其中，深度学习是目前广泛使用的技术之一。2006年，深度学习技术进入了公众的视野。通过添加双层神经网络算法，它赋予机器视觉.语音识别及其自然语言处理能力。

北京大学信息科学与技术学院教授黄铁军在接受媒体采访时表示，尽管深度学习受到神经网络算法的支持，但通过计算完成的智能数字并未消退。然而，与传统计算相比，深度学习的算法模型发生了变化，完成的物理媒体仍然是计算机。

与深度学习中使用的双层人工智能神经网络不同，根据模拟生物神经网络构建脉冲神经网络。它是一个可以解决信息的载体，不再依赖于计算机。神经模拟计算是探索完成人工智能的一种新范式。在信息处理层面，目前的神经网络算法处理相对静态的.脉冲神经网络适用于解决与时间和空间高度相关的复杂信息流。

通过模仿生物神经网络完成机器智能是一个非常重要的研究途径。在未来，它甚至可以突破生物智能的上限。虽然生物神经网络是一个慢速系统，每秒只能产生十几个神经脉冲，生物获取和处理的信息量也处于较低水平，但一旦生物神经网络被电子化，其处理信息的能力将高于模拟生物大脑。

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