technologie echosonic
La technologie qui soutient echosonic exploite les effets transitoires dans les mécanismes de détection du microphone ou d'autres capteurs pour extraire directement les caractéristiques des signaux pour l'apprentissage automatique. L'entrainement de solution d'apprentissage automatique et l'inférence sont des tâches intensives en puissance de calcul, spécialement si elles ont recours à l'utilisation du cloud. Ces processus pourraient se fairent directement sur l'appareil intelligent (par exemple, Google Home, Apple Homepod, Amazon Alexa, etc.) localement en utilisant des datasets limités sans avoir besoin du recours d'ordinateurs performants. Le système informatique sera plus sécurisé et plus centré sur l'humain.
Référence : Shougat, MREU, Li, X., Mollik, T. et Perkins, E. (2021).
A Hopf physical reservoir computer. Scientific Reports, 11(1), 1-13.
Shougat, M. R. E. U., Li, X., Shao, S., McGarvey, K., & Perkins, E. (2022). Hopf oscillation-based reservoir computer for reconfigurable sound recognition.  arXiv:2212.10370
Réservoir Physique (PR)
Le réservoir physique arrive à capturer une signature enrichie d'information du signal original grâce à ses effets non-linéaires et de raisonance intrinsèque. Cela donne lieu à un signal plus facile à interpréter par un model de ML ne nécessitant que quelques centaines de paramètres.
Transducteur classique
RECHO transducteur
Signal audio d'origine
sorties échosoniques
Signal récupéré
RECHO a développé une technologie capable de reconstruire et d'améliorer le signal audio en utilisant les sorties originales des transducteurs RECHO. Cette technologie permet à RECHO d'être une solution omniprésente pour les dispositifs d'intelligence audio de pointe tout en conservant des qualités d'enregistrement audio supérieures.
Comparaison des performances
Par rapport à les solutions de pointe, RECHO produit > 99 % (97 % de celle pour autres) de précision sur la reconnaissance des mots de réveil à trois classes, tout en consommant < 15 % d'énergie. Plus important encore, nous n'avons besoin d'utiliser que <10 % des données pour reconfigurer les appareils échosoniques, ce qui permet de reconfigurer les appareils directement à la périphérie.