Appunti di Architettura dei sistemi integrati

I sistemi di interfacciamento uomo-macchina BMI hanno attirato l’attenzione per la possibilità di una comunicazione diretta tra il cervello e il mondo esterno. Un elemento fondamentale è l’algoritmo di rilevazione degli impulsi elettrici, che permette di estrarre le informazioni neurali dai segnali registrati. L’integrazione di questi algoritmi con tecniche di calcolo approssimato migliora l’efficienza dei sistemi BMI, aprendo la strada ad implementazioni hardware a basso consumo energetico per l’elaborazione in tempo reale dei segnali neuronali, finalizzata al controllo di dispositivi esterni. Il principale obiettivo della mia attività di ricerca è superare le sfide che i tradizionali algoritmi di rilevazione degli spike incontrano nell’ambito dei sistemi BMI impiantabili a multi canale, soprattutto in termini di complessità e consumo energetico. A tal fine, ho studiato e sviluppato algoritmi di rilevazione degli spike, valutandone le prestazioni in termini di accuratezza, complessità e risorse utilizzate. Un altro tema di ricerca correlato a queste fondamenta è il paradigma del calcolo approssimato. I moltiplicatori sono elementi essenziali in molte operazioni di elaborazione del segnale, inclusi gli algoritmi di rilevazione degli spike. Pertanto, mi sono dedicato allo sviluppo di moltiplicatori approssimati per ridurre la complessità e il costo computazionale delle operazioni di moltiplicazione, pur mantenendo un livello accettabile di accuratezza. Ciò comporta un miglioramento dell’efficienza computazionale e una riduzione del consumo energetico. L’utilizzo di moltiplicatori approssimati negli algoritmi di rilevazione degli spike può migliorare l’efficienza complessiva del rilevatore di spike e, di conseguenza, del sistema BMI. Complessivamente, la mia ricerca mira a far progredire il campo della BMI affrontando le sfide computazionali legate agli algoritmi di rilevazione degli spike e ad esplorare i vantaggi delle tecniche di calcolo approssimate. I risultati ottenuti possono fornire indicazioni preziose per ottimizzare le risorse computazionali, migliorare l’efficienza energetica e le capacità di elaborazione in tempo reale, aprendo la strada a sistemi BMI più efficienti e pratici.