Implementación en hardware de sistemas de alta fiabilidad basados en metodologías estocásticas

Canals Guinand, Vicente José

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dc.contributor	Rosselló Sanz, José Luis
dc.contributor	Departament de Física
dc.creator	Canals Guinand, Vicente José
dc.date	2012
dc.date.accessioned	2017-07-10T09:37:05Z
dc.date.available	2017-07-10T09:37:05Z
dc.identifier	http://ibdigital.uib.cat/greenstone/collect/tesisUIB/index/assoc/TDX-1080/3-84125.dir/TDX-10803-84125.pdf
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11201/2607
dc.description	[spa] La sociedad actual demanda cada vez más aplicaciones computacionalmente exigentes y que se implementen de forma energéticamente eficiente. Esto obliga a la industria del semiconductor a mantener una continua progresión de la tecnología CMOS. No obstante, los expertos vaticinan que el fin de la era de la progresión de la tecnología CMOS se acerca, puesto que se prevé que alrededor del 2020 la tecnología CMOS llegue a su límite. Cuando ésta llegue al punto conocido como “Red Brick Wall”, las limitaciones físicas, tecnológicas y económicas no harán viable el proseguir por esta senda. Todo ello ha motivado que a lo largo de la última década tanto instituciones públicas como privadas apostasen por el desarrollo de soluciones tecnológicas alternativas como es el caso de la nanotecnología (nanotubos, nanohilos, tecnologías basadas en el grafeno, etc.). En esta tesis planteamos una solución alternativa para poder afrontar algunos de los problemas computacionalmente exigentes. Esta solución hace uso de la tecnología CMOS actual sustituyendo la forma de computación clásica desarrollada por Von Neumann por formas de computación no convencionales. Éste es el caso de las computaciones basadas en lógicas pulsantes y en especial la conocida como computación estocástica, la cual proporciona un aumento de la fiabilidad y del paralelismo en los sistemas digitales. En esta tesis se presenta el desarrollo y evaluación de todo un conjunto de bloques computacionales estocásticos implementados mediante elementos digitales clásicos. A partir de estos bloques se proponen diversas metodologías computacionalmente eficientes que mediante su uso permiten afrontar algunos problemas de computación masiva de forma mucho más eficiente. En especial se ha centrado el estudio en los problemas relacionados con el campo del reconocimiento de patrones
dc.description	[eng] Today's society demands the use of applications with a high computational complexity that must be executed in an energy-efficient way. Therefore the semiconductor industry is forced to maintain the CMOS technology progression. However, experts predict that the end of the age of CMOS technology progression is approaching. It is expected that at 2020 CMOS technology would reach the point known as "Red Brick Wall" at which the physical, technological and economic limitations of CMOS technology will be unavoidable. All of this has caused that over the last decade public and private institutions has bet by the development of alternative technological solutions as is the case of nanotechnology (nanotubes, nanowires, graphene, etc.). In this thesis we propose an alternative solution to address some of the computationally exigent problems by using the current CMOS technology but replacing the classical computing way developed by Von Neumann by other forms of unconventional computing. This is the case of computing based on pulsed logic and especially the stochastic computing that provide a significant increase of the parallelism and the reliability of the systems. This thesis presents the development and evaluation of different stochastic computing methodologies implemented by digital gates. The different methods proposed are able to face some massive computing problems more efficiently than classical digital electronics. This is the case of those fields related to pattern recognition, which is the field we have focused the main part of the research work developed in this thesis
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Universitat de les Illes Balears
dc.relation	Tesis doctorals de la UIB
dc.rights	all rights reserved
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Electronic Engineering
dc.subject	Computación Estocástica, Reconocimiento de Patrones, Inteligencia Computacional, Redes Neuronales, Redes Neuronales Pulsantes, Caos, Generación de números aleatorios, VLSI, Dispositivos de lógica programable
dc.subject	Stochastic Computing, Pattern Recognition, Machine Learning, Neural Networks, Spiking Neural Networks, Chaos, Random Number Generation, FPGA, VLSI
dc.title	Implementación en hardware de sistemas de alta fiabilidad basados en metodologías estocásticas
dc.type	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc	53 Física
dc.doctorat	Doctorat en Enginyeria Electrònica (vigent)