Final projects - התמחות בננו-אלקטרוניקה, מעגלים ו-VLSI תשפ"ד

הרקע לפרויקט:

בתחום של ניתוח כשלים במעגלי מיקרו אלקטרוניקה ניסרקים שבבי הסיליקון עי מיקרוסקופ אופטי תוך הפעלת שני קרני אור. הקרן האחת המכונה probe היא בתחום הניראה שניבלע הסיליקון ומייצר נושאי מטעם חופשיים. הקרן השנייה המכונה pump היא באינפרא אדום קרוב שבמצב רגיל לא ניבלע בסיליקון אבל כתוצאה מיצירת האלקטרונים החופשיים, קרן זו מקבלת הפסדים ופיזורים הגורמים להצרות הכתם שנוצר. כך שבצמב של סריקת שבב הסיליקון עי שתי הקרניים בו זמנית אפשר למפות שת השבב ברזולוציה מרחבית גבוהה מאוד המתאימה למה שנידרש כדי למפות התקני ננו-אלקטרוניקה כנידרש באפליקציית ניתוח כשלים. הפרויקט כולל שימוש בתכונה לא לנארית אופטית הקורת בסיליקון לצרכי סופר רזולוציה ויישום יכולת זו לאפליקציית ניתוח כשלים במעגלים משולבים.

מטרת הפרויקט:

שיפור שיטת סופר רזולוציה לדימות שבבי סיליקון

תכולת הפרויקט:

ניסויי מעבדה לדימות משופר רזולוציה ל שבבי סיליקון, עיבוד תמונות

קורסי קדם:

מבוא לאופטיקה

מקורות:

H. Pinhas, O. Wagner, Y. Danan, M. Danino, Z. Zalevsky and M. Sinvani, “Plasma dispersion effect based super-resolved imaging in silicon,” Opt. Exp. 26, 25370-25380 (2018).

הרקע לפרויקט:

במעבדה בוצע פיתוח של סנסור פוטוני המבוסס על סיב אופטי מיוחד שהדגים יכולת ראשונה לניטור נזילות של מים מצינור ומדידת שינויי ספיקה. יש רצון להרחיב יכולות אלו למדידה יותר נרחבת של ניטור צינורות מים. עיקרון הפעולה של סנסור הסיב הפוטוני כולל הזרקת אור דרך סיב מרובה מודים ומדידת שינוי בבניות ההתאבכות של המודים בינן לבין עצמם ביציאת הסיב. תבניות התאבכות אלו קשורות במעוותים שונים הנוצרים בסיב החישה ויכולים להעיד על מצב של נזילה בצנרת בה סיב החישה הותקן. ניתוח תבניות האור כולל הן ניתוח קלאסי והן הפעלה של אלגוריתמיקת למידת מכונה ובינה מלאכותית.

מטרת הפרויקט:

פיתוח סיב חישה חדיש

תכולת הפרויקט:

ביצוע ניסויי מעבדה וניתוח תוצאות ב מטלב

קורסי קדם:

מבוא לאופטיקה

מקורות:

A. Bennett, Ye. Beiderman, S. Agdarov, Ya. Beiderman, R. Hendel, B. Straussman and Z. Zalevsky, “Monitoring of vital bio-signs by analysis of speckle patterns in fabric-integrated multimode optical fiber sensor,” Opt. Exp. 28(14), 20830-20844 (2020).

הרקע לפרויקט:

The iterative multi-plane optical properties extraction (IMOPE) technique was designed to study opaque material in a noninvasive manner. It uses spatially coherent illumination on the sample and extract the optical properties (mainly the reduced scattering coefficient but also the absorption coefficient) of the measured samples. To do so, the technique uses the Gerchberg-Saxton algorithm in a multi-plane version to reconstruct the phase. The root mean square of the phase is then calculated and from a comparison with the theoretical model the optical properties of the sample can be extracted. The technique was used for detection of milk components, blood flow and tissue viability, anti-leishmania nanoparticles, nanodiamonds in different skin layers and more.

מטרת הפרויקט:

In this project the laser will be modulated in accordance with the camera, and the effect on the phase analysis will be examined.

תכולת הפרויקט:

1. Learn the theoretical fundamentals of the technique.
2. Learn how to operate the optical system.
3. Learn how to analyze the phase image.
4. Modulate the laser in accordance with the camera.
5. Prepare calibration samples.
6. Measure and analyze the samples.

קורסי קדם:

מבוא לאלקטרואופטיקה

מקורות:

1. C. Shapira, I. Yariv, R. Ankri et al., “Effect of optical magnification on the detection of the reduced scattering coefficient in the blue regime: theory and experiments,” Optics Express, 29(14), 22228-22239 (2021).
2. C. Shapira, I. Yariv, H. Duadi et al., "Extracting the reduced scattering coefficient in different optical magnifications in the blue regime: theory and experiments." 11976, 18-25.
3. I. Yariv, H. Duadi, R. Chakraborty et al., “Algorithm for in vivo detection of tissue type from multiple scattering light phase images,” Biomedical optics express, 10(6), 2909-2917 (2019).
4. I. Yariv, H. Duadi, and D. Fixler, “Optical method to extract the reduced scattering coefficient from tissue: theory and experiments,” Opt. Lett., 43(21), 5299-5302 (2018).
5. I. Yariv, H. Duadi, and D. Fixler, [An optical method to detect tissue scattering theory, experiments and biomedical applications] SPIE, 1089105-1-9 (2019).
6. I. Yariv, H. Duadi, and D. Fixler, “Depth Scattering Characterization of Multi-Layer Turbid Media Based on Iterative Multi-Plane Reflectance Measurements,” IEEE Photonics Journal, 12(5), 1-13 (2020).
7. I. Yariv, M. Haddad, H. Duadi et al., “New optical sensing technique of tissue viability and blood flow based on nanophotonic iterative multi-plane reflectance measurements,” Int. J. Nanomed., 11, 5237-5244 (2016).
8. I. Yariv, S. Kannan, Y. Harel et al., “Iterative optical technique for detecting anti-leishmania nanoparticles in mouse lesions,” Biomedical Optics Express, 12(7), 4496-4509 (2021).
9. I. Yariv, Y. Kapp-Barnea, E. Genzel et al., “Detecting concentrations of milk components by an iterative optical technique,” J. Biophotonics, 8(11-12), 979-984 (2015).
10. I. Yariv, G. Rahamim, E. Shliselberg et al., “Detecting nanoparticles in tissue using an optical iterative technique,” Biomed. Opt. Express, 5(11), 3871-3881 (2014).
11. I. Yariv, C. Shapira, H. Duadi et al., “Media characterization under scattering conditions by nanophotonics iterative multiplane spectroscopy measurements,” ACS omega, 4(10), 14301-14306 (2019).
12. I. Yariv, C. Shapira, H. Duadi et al., "Spectroscopy measurements of opaque material by nanophotonics iterative multi-plane technique." 11254, 121-128.

הרקע לפרויקט:

רוב הטכנולוגיות הקוונטיות סובלות מבעיות ברגע שהמערכת הקוונטית מצומדת לסביבתה ונהיית פתוחה. לפיכך, קיימת חשיבות רבה לאפיון של מערכות קוונטיות פתוחות - כיצד פוחתת הקוהרנטיות שלהן וכיצד ניתן להקטין את האפקט הזה (ואולי אפילו להשתמש בו). הפרוייקט יבצע ניתוח השוואתי של דינמיקה קוונטית מכמה היבטים: הילוכים קוונטיים, ערכים חלשים מרוכבים והתניה ביחס לתת-מערכת במטרה להבין את החוזק היחסי של כל אחד מהתיאורים ולשפר את הטיפול במערכות קוונטיות פתוחות.

מטרת הפרויקט:

ההישג הצפוי הוא ניתוח של מערכות קוונטיות פשוטות יחסית שהן בעלות דינמיקה לא אוניטרית במובן של כימות הפגיעה בשזירה וקוהרנטיות וניסוח שיטות להתגבר על כך תוך שימוש במספר כלים תיאורטיים. התוצר העיקרי יהיה מערכת של חישובים שיתרמו להבנת הדינמיקה של מערכות קוונטיות פתוחות מכמה היבטים שונים. התוצר המשני יהיה הבנת הקשרים בין ההיבטים הללו וזיהוי החוזקות והחולשות של כל אחד מהם.

תכולת הפרויקט:

ראשית, הסטודנטים יכירו את הכלים העיוניים העיקריים בפרוייקטים זה: הילוכים קוונטיים, מדידות קוונטיות מסוגים שונים וכן מדדים שונים ל"קוונטיות". לאחר מכן ישתמשו בכלים אלו בכדי לנתח מערכות קוונטיות פתוחות ברמת מורכבות הולכת וגדלה (ככל שהתאפשר) ממספר נקודות מבט על מנת ליצור תיאור כמה שיותר עשיר ולהבין את הייחוד של כל פרספקטיבה. הפרוייקט יהיה תיאורטי לחלוטין ויתבסס ברובו על חישובים אנליטיים. היכן שנזדקק נשתמש בסימולציות נומריות.

קורסי קדם:

מכניקה קוונטית שימושית. יש לקחת במקביל את הקורס בחישוב קוונטי.

מקורות:

1. https://www.nature.com/articles/s42005-022-01081-0
2. https://www.mdpi.com/2673-3269/2/4/22
3. http://quanta.ws/ojs/index.php/quanta/article/view/14

הרקע לפרויקט:

בשיתוף עם המעבדה של פרופ' שרון שוורץ, הקבוצה שלנו מפתחת שיטות חדשות לדימות רפואי ותעשייתי באמצעות קרני רנטגן בעלות מבנה מרחבי. הדגמנו שיפור ברזולוציה ובמסגרת סימולציה גם הורדה בכמות הקרינה המייננת. חלק חשוב בכיוון מחקר זה, וגם בפרויקט המוצע, הוא שימוש בלמידה עמוקה על מנת לאמן רשת נוירונים בכדי לשפר את שחזור התמונות שמתקבלות במעבדה.

מטרת הפרויקט:

ההישג המצופה הוא שחזור מוצלח של תמונות X-ray בקונטקסט רפואי תוך שימוש ב-dataset מוגבל ורועש. התוצר הסופי יהיה קוד עובד שבאמצעתו ניתן לקבל קלט חדש מהמעבדה ולייצר תמונה משוחזרת (תוך שימוש בלמידה מוקדמת של datasets דומים).

תכולת הפרויקט:

היכר עולמות התוכן הרלוונטיים: ghost imaging, compressed sensing, supervised learning. השוואה בין מספר ארכיטקטורות למימוש הרשת, אימון הרשת ובחינתה. הפרוייקט יכלול עבודה עם מידע סימולטיבי ומידע שהתקבל מגלאים במעבדת שוורץ ושחזור תמונות של עצמים כגון עצמות, מפרקים וכו'.

קורסי קדם:

השאיפה היא שלסטודנטים בפרוייקט יהיה ידע בסיסי באופטיקה ותכנות בפייתון וכן כמה שיותר קורסים בלמידת מכונה (ניתן לקחת במקביל).

מקורות:

https://arxiv.org/abs/2305.12468

הרקע לפרויקט:

אופטיקה משולבת מאפשרת מזעור של מערכות אופטיות גדולות לממדים קטנים ושילובם על גבי שבבים אופטיים זעירים. על מנת לנצל את רוחב סרט המירבי ולהעביר כמות גדולה של אינפורמציה ניתן להעביר מספר אורכי גל בו זמנית באותו מוליך גל (ערוץ תקשורת באופטיקה משולבת) ולכן יש צורך בהתקנים לפיצול ואיחוד של מקורות אור שונים על גבי שבבים אופטיים. בפרויקט זה נלמד את שיטות שונות ומגבלות שלהם לפיצול ואיחוד של סיגנלים אופטיים באופטיקה משולבת.

מטרת הפרויקט:

תכנון מדגים לסינון וניתוב סיגנלים אופטיים לפי אורכי גל שלהם.

תכולת הפרויקט:

• לימוד הנושא של מוליכי גלים והתקנים המבוססים עליהם באופטיקה משולבת
• תכנון נומרי של הרכיבים
• רכישת מיומנות במערך המדידה
• ביצוע מדידות
• התאמה בין תוצאות המדידות למודלים נומריים
• כתיבת דו"ח מסכם

קורסי קדם:

• שדות אלקטרומגנטיים
• אופטיקה

דרישות נוספות:

• ננו-פוטוניקה 83-678
• תקשורת אופטית 83-466
• מבוא לאופטיקה מודרנית
• python or matlab

מקורות:

Li, A., Fainman, Y. On-chip spectrometers using stratified waveguide filters. Nat Commun 12, 2704 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-23001-6

הרקע לפרויקט:

חילוץ פרמטרים פיזיולוגים אפשרי באמצעים אופטיים החשים בשינויי נפח וספקטרום בכלי דם המתבטאים בשינוי במקדם הבליעה. מדידת מבוססות בליעה אפשרית כיום רק בריבוי אורכי גל שכן בהתבסס על יחס בין מדידות, אולם צריך להתחשב בהבדלים בפיזור הקשים להפרדה. בעבר גילינו כי יש נקודה המכיילת פיזור ועל כן אופטימלית למדידות מבוססות בליעה. תופעה זו אומתה במדמי רקמה גליליים בקטרים המדמים אצבע, כמו גם במדידת אצבעות אנושיות וזרועות. השיטה האופטית שאנו מציעים היא שיטה חדשה לגילוי תכונות אופטיות מרקמות גליליות בהתבסס על פיזור העוצמה הזוויתי שלהן, מה שמכונה Full scattering profile (FSP), וזאת במטרה לשפר את הדיוק והרגישות של מדידת פרמטרים ביולוגיים, כגון דופק, רוויון חמצן (סטורציה), קצב נשימה, שונות קצב הלב, לחץ דם, וכדומה. בפרויקט זה נשתמש בשיטה זו לזיהוי סוכר. לסוכר אין בליעה אלא קיטוב יחודיים ביחס לרקמה. נרצה לבחון את השימוש בשיטה שלנו לזיהוי מבוסס על קיטוב.

מטרת הפרויקט:

להוכיח את האפשרות לזהות סוכר בטווח מפזר באמצעות פרופיל הפיזור המלא ובהתבסס על קיטוב.

תכולת הפרויקט:

בפרויקט זה הסטודנטים יבנו מערכת למדידת פרופיל פיזור מלא ויוסיפו לו מקטבים. כמו כן הם יכינו דוגמאות של מדמי רקמה בריכוזי פיזור שונים וכן עם תמיסת סוכר בריכוזים שונים .

קורסי קדם:

שדות אלקטרומגנטיים

דרישות נוספות:

בפרויקט זה הסטודנטים יבנו מערכת למדידת פרופיל פיזור מלא ויוסיפו לו מקטבים. כמו כן הם יכינו דוגמאות של מדמי רקמה בריכוזי פיזור שונים וכן עם תמיסת סוכר בריכוזים שונים .

מקורות:

Idit Feder, Hamootal Duadi, and Dror Fixler, "Single wavelength measurements of absorption coefficients based on iso-pathlength point," Biomed. Opt. Express 11, 5760-5771 , 2020

הרקע לפרויקט:

כדי לאבחן, להבין ולפתח מעגלים קוונטיים יש צורך במדידות לא פולשניות של פרמטרים פיזיקליים של המערכת. מגנטומטריה מאפשרת למפות תכונות אלקטרוניות בעזרת החותמת המגנטית שלהן, וללא מגע חשמלי ישיר עם הדגם. אחת הדרכים היא טכנולוגית הסקוויד, המאפשרת למפות תכונות אלקטרוניות בצורה מרחבית. אנו מתעניינים במערכות הבנויות ממוליכי על, ביניהן מערכי צמתי ג'וזפסון, והתקנים המתאימים לפיתוח ביטים קוונטים. במערכות אלה הגודל שאנו חפצים למפות הוא צפיפות נושאי המטען מוליכי-העל. במדידה כזו מבנה החיישן מוטמע במדידה עצמה, ויש צורך להבינו ולחלץ את הצפיפות.

מטרת הפרויקט:

בפרויקט זה נפתח שיטה לאבחון ליבת החיישן המודד, וטיפול בהשפעתה, נעשה שימוש בחיישן ה SQUID על מנת להבין את יחסי הזרם פאזה של טבעות מולכות-על והתקנים אחרים, ובנוסף נבדוק את השפעת גיאומטריית החיישן על התוצאות.

תכולת הפרויקט:

שתמש בחיישן הSQUID על מנת להסתכל על דגמים אשר יאפשרו הבנה מעמיקה של הפיזיקה והתכונות הקוונטיות של מוליכי על וצומתי ג'וזפסון בדגש על יחסי זרם פאזה, נפתח דגם אבחון ותוכנה שמחלצת את צפיפות מוליך העל מתמונות סוספטביליות מגנטית, וניישם את הטכנולוגיה שפיתחנו על רשתות של מוליכי על.

קורסי קדם:

מכניקה קוונטית שימושית / קוונטים 1. מומלץ לקחת במקביל את חישוב קוונטי (לא חובה)

מקורות:

1. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/3527603646
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Josephson_effect

הרקע לפרויקט:

תהליכי למידה והסקה הפכו להיות כלי מרכזי במגוון תחומי דעת. מימוש אלגוריתמים וארכיטקטורות ללמידת מכונה כגון רשתות ניורונליות באופן יעיל במשאבים הפך להיות קריטי כיוצא מהשימוש הנרחב וטביעת האצבע האנרגטית וכו'. רכיבי קצה דלים במשאבים קרדינליים למגוון אפליקציות רלוונטיות לטכנולוגיות אלו כגון רכיבים עתירי רגשים, בפרדיגמה הזו עלינו לאפשר חישוב יעיל אנרגטי עם פגיעה חסומה בשיהוי וצריכת זכרון יעילה. אם כך האצת חישובים דרושים היא בעיה ראויה למחקר והתקדמות.

מטרת הפרויקט:

מטרת הפרויקט הכללית הינה שיפור היכולת של מעבדי קצה להתמודד עם רשתות בתקורה מינימאלית וניצול יעיל של המשאבים הנתונים להם.

תכולת הפרויקט:

• הסטודנטים ינתחו מספר אלגוריתמים וארכיטקטורות.
• הסטודנטים יוסיפו על גבי סביבת מעבד מודולורי פקודות מיוחדות ל ISA בשפה עילית השגורות כפרוצדורות.
• הסטודנטים יוסיפו תמיכה יעילה ב SEQUENCING של תהליכי החישוב וניהול הזכרון\המשקולות
• הסטודנטים יבצעו השוואה לפתרון קיים וינתחו את שיפור הביצועים באופן כללי.

קורסי קדם:

• מיקרו מעבדים

דרישות נוספות:

יתרון ארכיטקטורת מחשבים מתקדמת

מקורות:

1. V Verma.,"EXTREM-EDGE—EXtensions To RISC-V for Energy-efficient ML inference at the EDGE of IoT"

הרקע לפרויקט:

כיום מרצפים הפכו למשהו מאוד זמין והם מוציאים כמויות אדירות של מידע, כ 10 מליון דגימות זרם בשנייה (10MHz). על מנת להמיר את הזרמים לבסיסים ולהתמודד עם המידע מנתחים אותו באמצעות GPU-ים חזקים ויקרים ומידע ממרצפים רבים וחזקים. ההצעה של הפרוייקט היא באמצעות רשת נוירונים לתת תרגום מיידי לזרמים שמוציא המרצף לבסיסים. כאשר מדובר במרצף יחיד כאמור, אין צורך להתחרות על כוח עיבוד, רק לעמוד בדרישה של ניתוח בקצב של 10MHz כדי לנתח את המידע שיוצא מהמרצף בזמן אמת ולהוציא בסיסים בזמן אמת.

מטרת הפרויקט:

מטרת הפרוייקט היא לממש רשת נוירונים שתבצע base calling של גינומים בקצב שיתאים ל real time של מרצף.

תכולת הפרויקט:

להבין את האלגוריתם שבעזרתו מבוצע base calling, להבין איך עובדת רשת נוירונים, לממש את רשת הנוירונים בחומרה כך שתבצע את האלגוריתם ולהדגים פעולה.

קורסי קדם:

מעגלים משולבים
מעגלים אלקטרוניים ספרתיים

דרישות נוספות:

ידע בורילוג או קורס ב DDP

מקורות:

CoViT: Real-time phylogenetics for the SARS-CoV-2 pandemic using Vision Transformers

הרקע לפרויקט:

פעולות על מטריצות קריטיות במערכות חישוב (* עיבוד אותות, תקשורת, קריפטוגרפיה, למידת מכונה). אמנם ישנן מערכות חישוב כגון GPUים המותאמות במידה מסוימת להיות יעילות עבור פעולות אלו (שחלוף, מכפלת מטריצות, כפל וקטור במטריצה DOT-PRODUCT וכו', TRACE) הן לא יעילות עבור כולן ועבור גדלים וייצוגים מסוימים, והן יקרות או לא מתאימות לשילוב בכל מערכת חישוב או סביבה.

בפרויקט זה אנו נתכנן מאיצים מיוחדים לפעולות אלו, נשלב אותם בסביבות מעבדים גנריים ונבדוק הפעלת אלגוריתמים מתקדמים ושיפור הביצועים באפליקציות קצה.

מטרת הפרויקט:

ניתוח האצה על החמרה וגם בסביבת הפעלת תכנה. בניית פרימיטיביים יעילים העושים שימוש במשאבי החישוב המודולריים של המעבד\ארכיטקטורה הגנרית שלנו.

תכולת הפרויקט:

הסטודנטים יעבדו על גבי ארכיטקטורת מעבד מתקדמת וגנרית הניתנת להרחבה, יבנו מקרויים של ISA ותיאור ה HIGHLEVEL קוד שלהם (C). לבסוף עבור הפרימיטיביים הנמוכים ביותר יבנו קוד חמרה (לא הכרחי). החלק המשמעותי בפרויקט יהיה הרצת אלגוריתמים מתקדמים שבחרנו * בקוד בשפה גבוה (C) על גבי הסביבה, בחינת שיפור ביצועים, השוואה וניתוח.

קורסי קדם:

קורסי ארכיטקטורה או ארכיטקטורה מתקדמת (מומלץ אך לא חובה ויכולים לקחת בסמסטר א)

דרישות נוספות:

חובה יכולות טכניות, מימוש קוד והבנת מערכות מבוססות מעבד.
יכולת הפשטה והבנת עיקר ותפל –הסטודנטים ייבחנו גם ביכולתם לנתח אלגוריתמים וסיבוכיות ללא הכרת האפליקציה לעומק. ולכן יתאימו סטודנטים יצירתיים ושאפתניים.

יכולות תכנותיות גבוהות והבנת קוד.
נכונות להיקף עבודה משמעותי.

מקורות:

יינתנו למתאימים ספרי שימוש בפלטפורמה שלנו ומקורות מדויקים לכל פרימיטיב שנבנה

הרקע לפרויקט:

בחמשת השנים האחרונות חלה התקדמות משמעותית במודלים ללמידה עמוקה. מודל הTransformer המבוסס על מנגנון הAttention הוא הגורם המשמעותי ביותר לכך. על אף ההתקדמות, מודל זה דורש משאבי חומרה רבים. הגורמים המרכזיים לכך הם כמות הפרמטרים (GPT3 למשל דורש 175 מיליארד פרמטרים), שימוש בייצוג floating point (IEEE 754) ושימוש בפונקציית ה softmax.

מטרת הפרויקט:

בפרוייקט זה נחקור שיטות שונות למימוש יעיל של פונקציית הsoftmax. המשתתפים ילמדו על שיטות מימוש שונות החל מרמת האלגוריתם, דרך מימוש בחומרה ולבסוף מדידת תוצאות. תוך כדי הפרוייקט הסטודנטים יחקרו את ההשפעה של מימוש השיטות השונות על המטריקות:(PPA) Power, Performance, Area.

תכולת הפרויקט:

• כתיבת אלגוריתם יעיל לביצוע פעולת softmax
• מימוש חומרתי בשפת ורילוג של האלגוריתם המוצע
• סינטזה למימוש החומרתי ומדידת תוצאות
• בדיקת נכונות ברמת הGate-level
• סינטזה לכרטיס FPGA
• מדידת תוצאות על כרטיס הFPGA

קורסי קדם:

מעגלים אלקטרוניים ספרתיים (83308), מעבדה למעגלים אלקטרוניים ספרתיים (83315), מעגלים משולבים ספרתיים (83313)

דרישות נוספות:

שפת ורילוג, ידע בלמידת מכונה, כתיבת קוד בשפת C

מקורות:

1. I. Kouretas and V. Paliouras, "Simplified Hardware Implementation of the Softmax Activation Function," 2019 8th International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST), Thessaloniki, Greece, 2019, pp. 1-4, doi: 10.1109/MOCAST.2019.8741677.
2. Y. Gao, W. Liu and F. Lombardi, "Design and Implementation of an Approximate Softmax Layer for Deep Neural Networks," 2020 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Seville, Spain, 2020, pp. 1-5, doi: 10.1109/ISCAS45731.2020.9180870.
3. Nilsson, Peter, Ateeq Ur Rahman Shaik, Rakesh Gangarajaiah and Erik Hertz. “Hardware implementation of the exponential function using Taylor series.” 2014 NORCHIP (2014): 1-4. https://www.eit.lth.se/sprapport.php?uid=805

הרקע לפרויקט:

Low-Density Parity Check (LDPC) codes represent a class of error correcting codes that may be employed for providing error correction. Using LDPC codes, channel capacities that are close to the theoretical Shannon Limit can be achieved.

Hardware in space faces many challenges that can cause a bit-flip and errors to be found in the memory and thus an ECC of some sort is needed.

LDPC encoder and decoder can be used as an ECC for memory arrays and the interest of this project is to actually implement this in hardware using radiation hardening by design techniques.

מטרת הפרויקט:

The goal of this project is to design an LDPC encoder and decoder in hardware that will implement radiation hardening techniques that will be learned during the project.

תכולת הפרויקט:

Design and implement an LDPC encoder and decoder in hardware.

קורסי קדם:

• מעגלים אלקטרונים ספרתיים

מקורות:

1. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=1204466

הרקע לפרויקט:

המטרה הכללית היא ליישם מערכת יעילה אנרגטית למגוון אפליקציות המוגבלות במשאבים, חשבו על מעקב אחרי לווין בחלל, עיבוד תמונה בטלסקופ, מעקב אחרי מקורות ודוברים ברכיבי קצה או LIDAR שצריך להיות מאוד מאוד מהיר.

קירוב על חשבון מהירות הוא טריידאוף נפוץ. הפרויקט אב בנושא זה (חישוב מקורב על מעבדים) מכיל שני תתי פרויקטים: בשני הפרויקטים הסטודנטים נוגעים באבני בנין מסוימות ובונים וריאנטים אשר מבצעים את הפקודה הדרושה עם רמות שונות של "קירוב" או אי- דיוק בחישוב. הפרויקט הראשון (פרויקט זה) עוסק במחברים, מכפלים, מעלה בריבוע ו MACים והפרויקט השני מתמקד במודולו וחלוקה. בנוסף, הפרויקט השני שם יותר דגש על חיבור אפליקציות היעד והרצת BENCHMARKS ב C מעל" המעבד שלנו. כלומר אפליקציות המוכנות לספוג את השגיאה הרצויה.

מטרת הפרויקט:

רוב עבודות קודמות בתחום מי משו מעגלי קירוב או בחמרה ייעודית או בתכנה (מעל לאבסטרקציית "המעבד") אך נדיר ששילבו במעבד ובזאת זוג הפרויקטים האלו ייחודיים. כמו גם הגישה ההוליסטית של מתן מגוון פונקציונליות מקורבת שהמערכת תומכת בה ( בשונה מספרות קודמת בתחום ).

תכולת הפרויקט:

למידת סביבת המעבדים היחודית שלנו, קריאת לא מעט ספרות והגדרת ארכיטקטורה ומימוש הרחבות לפעולות המקורבות על בסיס המעבד (והקוד העילי המתאר אותן), כמו כן מימוש קוד מעטפת לספק השוואה ובדיקת יעילות בשפה עילית.

קורסי קדם:

קורס אריתמטיקה למחשב הכרחי

דרישות נוספות:

ידע קודם בסיסי בתכנות ותכן קוד \ אסמבלי, ותכן חמרה הינם יתרון.

מקורות:

מקורות מתקדמים ויותר ספציפיים יינת נו למועמדים רלוונטיים.

הרקע לפרויקט:

Transformers have been a game changer in the field of deep learning. Chatbots such as ChatGPT are transformer-based. Transformers carry extremely high computational requirements hence accelerating them, especially in edge applications, is critical

מטרת הפרויקט:

To design an energy efficient transformer accelerator for edge applications

תכולת הפרויקט:

1. transformer algorithm study,
2. state of the art study
3. definition of requirements
4. architecture definition
5. logic design
6. simulation and verification
7. synthesis and physical design
8. pre-silicon evaluation

מקורות:

Material on the Internet

הרקע לפרויקט:

Using deep learning for genome analysis has emerged as a powerful and promising approach in the field of bioinformatics and computational biology. It involves applying deep neural networks, a subset of machine learning techniques, to analyze and extract valuable information from genomic data.

מטרת הפרויקט:

The goal of this project is to build and demonstrate a genome classification using deep learning accelerator and show a comparison to existing models.

תכולת הפרויקט:

לבנות מאיץ לאנליזה גינומית כגון קלסיפיקציה, תוך שימוש ברשתות למידה עמוקה עם מודלים כמו טרנספורמר

קורסי קדם:

מבוא להנדסת תוכנה ומחשבים

מקורות:

1. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10260684

הרקע לפרויקט:

רשת גנטית היא למעשה רשת בוליאנית ולכן יש דמיון מסוים למעגלים דיגיטליים. המוטיבציה היא להשתמש בכלים החזקים שיש בתחום ה vlsi על מנת ללמוד על הרשת הביולוגית.

מטרת הפרויקט:

בניית תשתית לתרגום אוטומטי של רשת גנטית לשפת חומרה וביצוע סימולציה פורמלית לרשת

תכולת הפרויקט:

בחלק הראשון המחקר יתמקד ב״תרגום״ הרשת הגנטית לשפת חומרה (ככל הנראה ורילוג) ובשלב השני שימוש בכלי בדיקה וסימולציה לבחינת הרשת.

קורסי קדם:

מעגלים משולבים

דרישות נוספות:

ידע בשפת חומרה

מקורות:

1. Yordanov, Boyan, et al. "A method to identify and analyze biological programs through automated reasoning." NPJ systems biology and applications 2.1 (2016): 1-16.