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E4Bio - Energy-efficient heterogeneous systems for embedded bio-signal analysis

Persone

 

Pozzi L.

(Responsabile)

Ansaloni G.

(Collaboratore)

Persone esterne

Atienza David

(Responsabile esterno)

Abstract

Obiettivo del progetto di ricerca è di esplorare nuove architetture digitali che possano supportare applicazioni nel dominio dell’analisi di bio-segnali, con consumi di potenza inferiori di un ordine di grandezza rispetto allo stato dell’arte. Il progetto si sviluppa lungo due assi di ricerca.  

Il primo asse esplora le possibilità offerte, in termini di flessibilità ed efficienza energetica, dalle architetture multi-processore alimentate a bassi voltaggi. In questo contesto, particolare attenzione è rivolta alla sincronizzazione degli algoritmi durante la loro esecuzione distribuita su più risorse computazionali, e nel diminuire l’impatto dei conflitti di accesso nell’interfaccia fra processori e memorie.

Il secondo asse di ricerca è incentrato sui benefici ottenibili da acceleratori riconfigurabili nel supportare le parti più intensive degli algoritmi DSP. Per massimizzare tali benefici, sono studiate strategie per velocizzare la configurazione e minimizzare l’overhead rispetto ad alternative non programmabili.

Le due risorse hardware sono parte di un unico sistema eterogeneo, capace di supportare efficientemente le applicazioni di analisi di bio-segnali.

Il progetto ambisce a esplorare e a valutare quantitativamente nuove piattaforme digitali a basso consumo di energia, dedicate all’analisi dei bio-segnali su dispositivi miniaturizzati. In aggiunta, le soluzioni individuate potranno dare importanti indicazioni in scenari che presentano simili caratteristiche, come nel campo multimediale o dell’internet-of-things. Al di là di un contesto di ricerca, il progetto ha importanti ricadute nel monitoraggio di pazienti affetti da patologie croniche, migliorando in prospettiva la loro qualità della vita e riducendo i costi ospedalieri.

Informazioni aggiuntive

Acronimo
E4Bio
Data d'inizio
01.05.2015
Data di fine
30.04.2018
Durata
36 Mesi
Enti finanziatori
SNSF
Partner esterni
Beneficiario principale Prof. David Atienza, EFPL
Stato
Concluso
Categoria
Swiss National Science Foundation / Project Funding / Mathematics, Natural and Engineering Sciences (Division II)