Улучшение параметров систем искусственного интеллекта неразрывно связано со все более глубоким пониманием принципов работы мозга человека. Реализация этих принципов в долгосрочной перспективе способна привести к созданию систем с высокой производительностью и малой потребляемой мощностью. Одним из направлений работ микроэлектронных фирм в этом плане можно считать создание нейронных сетей с использованием перспективных схем памяти и новых архитектур.

Повышение сложности современных и перспективных транспортных средств приводит к тому, что знания и опыт в области программного обеспечения становятся одной из ключевых компетенций. Растущее количество функциональных возможностей программного обеспечения, которые встраиваются в каждую новую модель автомобиля, требует от поставщиков комплектного оборудования и разработчиков ПО наращивать компетентность. Необходимой стратегией, позволяющей не отставать от стремительного развития ПО, вызванного спросом клиентов на подключенные автомобили, информационно-развлекательные системы, ориентированные на приложения, а также другие функции ADAS, становится разработка программных платформ.

В прошлом выпуске (см. первую часть статьи) было представлено начало статьи сотрудников Межуниверситетского центра микроэлектроники (IMEC, Левен, Бельгия). Рассматривались недостатки традиционных методов формирования рисунка, а также преимущества методики непосредственной самосборки (directed self-assembly, DSA). В этом выпуске рассматриваются привлекательные стороны технологии избирательного осаждения (area-selective deposition, ASD).

Вопросы обеспечения безопасности данных по мере развития средств вычислительной техники и связи становятся все более сложными. Для их решения необходимо применять комплексный подход, охватывающий как компоненты, аппаратную и программную составляющую конечных электронных систем, так и организацию вычислительных сетей, сетей передачи данных и т. п. В противном случае неизбежны существенные потери, которые не всегда можно оценить.

В предыдущем выпуске (см. первую часть статьи) было опубликовано начало статьи о разработке корпорации Eta Compute, предназначенной для краевых вычислений. Были рассмотрены вопросы глубокого обучения в предельных краевых вычислениях, проблемы с данными и распространением Интернета вещей на основе ИИ, начато описание уникального подхода Eta Compute. 

Центры обработки данных, специализирующиеся на гиперразмерных вычислениях, нуждаются в средствах и моделях искусственного интеллекта, способных оптимизировать их работу. Как правило, речь идет об ускорении типовых моделей ИИ, обычно используемых в механизмах рекомендаций, с помощью аппаратно-программных решений. Одно из таких решений, ускоряющее определенные операции с привязкой к памяти, представил стартап Myrtle.ai (Великобритания). Утверждается, что это поможет ЦОДам сэкономить миллионы долларов в год.

Исторически рынок радаров отличался медленным ростом и был ориентирован главным образом на применение в военной сфере, но в последние годы происходят серьезные изменения. Благодаря повышенному вниманию со стороны разработчиков автомобильных и потребительских систем как к обычным, так и к визуализирующим радарам, продажи этих приборов могут в скором времени существенно вырасти. Иллюстрацией этой тенденции могут служить система Walabot Home фирмы Vayyar и радар ARS540 корпорации Continental.

В последнее время рынок лидаров растет повышенными темпами. Основные тенденции – ​снижение цен, переход от 2D- к 3D-приборам, совершенствование ПО, расширение сферы применения лидаров. Один из наиболее динамично развивающихся игроков на этом рынке – ​американская фирма Ouster.