I ricercatori del MIT e di altri centri hanno sviluppato un chip di decodifica che utilizza un nuovo modello statistico per sfruttare queste informazioni sull'affidabilità in modo molto più semplice e veloce rispetto alle tecniche convenzionali.

Il chip utilizza un algoritmo di decodifica universale, precedentemente sviluppato dal team, in grado di decifrare qualsiasi codice di correzione degli errori. In genere, l'hardware di decodifica può elaborare solo un tipo specifico di codice. Questo nuovo chip decodificatore universale ha battuto il record di efficienza energetica nella decodifica, con prestazioni da 10 a 100 volte superiori rispetto ad altri hardware.

Questo progresso potrebbe consentire la realizzazione di dispositivi mobili con un numero inferiore di chip, in quanto non sarebbero più necessari hardware separati per i diversi codici. Ciò ridurrebbe la quantità di materiale necessario per la produzione, abbassando i costi e migliorando la sostenibilità. Rendendo il processo di decodifica meno energivoro, il chip potrebbe anche migliorare le prestazioni del dispositivo e prolungare la durata della batteria. Questo potrebbe essere particolarmente utile per applicazioni esigenti come la realtà aumentata e virtuale e le reti 5G.

"È la prima volta che qualcuno supera la barriera di 1 picojoule per bit nella decodifica. Si tratta all'incirca della stessa quantità di energia necessaria per trasmettere un bit all'interno del sistema. È stata una soglia simbolica enorme, ma sposta anche l'equilibrio a livello del ricevitore di quella che potrebbe essere la parte più energivora: possiamo spostare il consumo energetico dal decodificatore ad altri elementi", afferma Muriel Médard, professoressa NEC di Scienza e Ingegneria del Software presso la Facoltà di Scienze, docente presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica e coautrice di un articolo che presenta il nuovo chip.

Tra i coautori di Médard figurano l'autore principale Arslan Riaz, uno studente laureato presso la Boston University (BU); Rabia Tugce Yazicigil, professoressa assistente di ingegneria elettrica e informatica presso la BU; e Ken R. Duffy, all'epoca direttore dell'Hamilton Institute presso la Maynooth University e ora professore alla Northeastern University, oltre ad altri ricercatori del MIT, della BU e della Maynooth University. Il lavoro viene presentato alla Conferenza Internazionale sui Circuiti a Stato Solido.

Ordinamento più intelligente

I dati digitali vengono trasmessi su una rete sotto forma di bit (0 e 1). Il mittente codifica i dati aggiungendo un codice di correzione degli errori, ovvero una sequenza ridondante di 0 e 1 che può essere considerata una funzione hash. Le informazioni relative a questa funzione hash sono memorizzate in un codice specifico. Un algoritmo di decodifica presso il ricevitore, progettato per quel particolare codice, utilizza il proprio codice e la struttura hash per recuperare le informazioni originali, che potrebbero essere state alterate dal rumore. Poiché ogni algoritmo è specifico per un determinato codice e la maggior parte richiede hardware specifico, un dispositivo necessiterebbe di molti chip per decodificare codici diversi.

I ricercatori avevano già dimostrato GRAND (Guessing Random Additive Noise Decoding), un algoritmo di decodifica universale in grado di decifrare qualsiasi codice. GRAND funziona ipotizzando il rumore che ha influenzato la trasmissione, sottraendo tale schema di rumore dai dati ricevuti e confrontando poi ciò che rimane con un codice di riferimento. Ipotizza una serie di schemi di rumore nell'ordine in cui è più probabile che si verifichino.

I dati vengono in genere ricevuti con informazioni di affidabilità, dette anche informazioni soft, che aiutano il decodificatore a determinare quali frammenti sono errati. Il nuovo chip di decodifica, chiamato ORBGRAND (Ordered Reliability Bits GRAND), utilizza queste informazioni di affidabilità per classificare i dati in base alla probabilità che ciascun bit sia errato.

Ma non è così semplice come ordinare i singoli bit. Mentre il bit meno affidabile potrebbe essere quello con la maggiore probabilità di essere errato, il terzo e il quarto bit insieme potrebbero avere la stessa probabilità di essere errati del settimo bit meno affidabile. ORBGRAND utilizza un nuovo modello statistico in grado di classificare i bit in questo modo, considerando che diversi bit insieme hanno la stessa probabilità di essere errati di pochi bit singoli.

"Se la tua auto non funziona, le informazioni di base potrebbero suggerire che il problema sia probabilmente la batteria. Ma se non è solo la batteria, potrebbe essere la batteria e l'alternatore insieme a causare il problema. È così che una persona razionale procederebbe alla risoluzione del problema: considererebbe come possibile causa congiunta di entrambi i componenti prima di passare a qualcosa di molto meno probabile", afferma Médard.

ORBGRAND interrompe l'ordinamento non appena trova una parola chiave, il che di solito avviene molto rapidamente. Il chip utilizza anche la parallelizzazione, generando e testando simultaneamente più pattern di rumore per trovare la parola chiave più velocemente. Poiché il decodificatore smette di funzionare una volta trovata la parola chiave, il suo consumo energetico rimane basso anche quando esegue più processi contemporaneamente.

Efficienza record

Quando il suo metodo è stato confrontato con quello di altri chip, ORBGRAND ha decodificato con la massima precisione consumando solo 0,76 picojoule di energia per bit, battendo il precedente record di prestazioni. ORBGRAND consuma da 10 a 100 volte meno energia rispetto ad altri dispositivi.

Una delle maggiori sfide nello sviluppo del nuovo chip è stata il suo basso consumo energetico, afferma Médard. Con ORBGRAND, la generazione di sequenze di rumore è ora così efficiente dal punto di vista energetico che altri processi su cui i ricercatori non si erano concentrati in precedenza, come il controllo delle parole chiave in un codice, assorbono la maggior parte delle risorse.

"Ora, questa fase di test, che è come accendere la macchina per vedere se funziona, è la parte più difficile. Quindi dobbiamo trovare modi più efficienti per farlo", spiega.

Il team sta inoltre esplorando metodi per modificare la modulazione delle trasmissioni al fine di sfruttare la maggiore efficienza del chip ORBGRAND. Prevedono anche di studiare come utilizzare la loro tecnica per gestire in modo più efficiente trasmissioni multiple sovrapposte.

La ricerca è finanziata, in parte, dalla Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) degli Stati Uniti e dalla Science Foundation of Ireland.

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Articolo di Adam Zewe, Ufficio Stampa del MIT