Kaikki internetin kautta kulkeva data voi muuttua matkan varrella kohdatusta kohinasta, kuten mikroaalto- tai Bluetooth -laitteen sähkömagneettisista häiriöistä. Tähän asti dekoodaus on vaatinut erillispiirejä, mutta nyt Massachusetts Institute of Technologyssa on kehitetty piiri, joka osaa dekoodata kaiken verkossa lähetetyn datan.
1950-luvulta lähtien useimmat virheitä korjaavat koodit ja dekoodausalgoritmit on suunniteltu yhdessä. Jokaisella koodilla oli rakenne, joka vastasi tiettyä, erittäin monimutkaista dekoodausalgoritmia, joka usein vaati erillisen laitteiston käyttöä.
Nyt MIT:n, Bostonin yliopiston ja Irlannin Maynoothin yliopiston tutkijat ovat nyt luoneet ensimmäisen piisirun, joka pystyy dekoodaamaan minkä tahansa koodin rakenteesta riippumatta mahdollisimman tarkasti käyttäen yleistä dekoodausalgoritmia nimeltä Guessing Random Additive Noise Decoding (GRAND). Poistamalla useiden laskennallisesti monimutkaisten dekooderien tarpeen GRAND lisää tehokkuutta, jolla voisi olla sovelluksia AR- ja virtuaalitodellisuudessa, peleissä, 5G-verkoissa ja periaatteessa kaikissa verkkolaitteissa, jotka halutaan käsitellä suuria määriä dataa pienellä viiveellä.
Yksi tapa ajatella näitä koodeja on nähdä ne alkuperäisen datan loppuun lisättyinä tarpeettomina merkkeinä (tässä tapauksessa sarja 1 ja 0). Tämän salauksen säännöt tallennetaan tiettyyn koodikirjaan.
Kun koodatut tiedot kulkevat verkon yli, niihin kohdistuu kohinaa tai energiaa, joka häiritsee signaalia, joka usein syntyy muista elektronisista laitteista. Kun koodattu data ja niihin vaikuttava melu saapuvat määränpäähänsä, dekoodausalgoritmi tutkii koodikirjaansa arvatakseen, mitä tallennetut tiedot ovat.
Sen sijaan GRAND arvailee viestiin vaikuttanutta kohinaa ja päättelee alkuperäisen tiedon kohinamallin perusteella. GRAND luo sarjan kohinasarjoja niiden esiintymisjärjestyksessä, vähentää ne vastaanotetuista tiedoista ja tarkistaa, onko tuloksena oleva koodisana koodikirjassa. Vaikka kohina näyttää luonteeltaan satunnaiselta, sillä on todennäköisyysrakenne, jonka avulla algoritmi voi arvata, mikä se voisi olla.
GRAND-siru käyttää kolmiportaista rakennetta, joka alkaa yksinkertaisimmista mahdollisista ratkaisuista ensimmäisessä vaiheessa ja jatkuu pitempiin ja monimutkaisempiin malleihin kahdessa seuraavassa vaiheessa. Jokainen vaihe toimii itsenäisesti, mikä lisää järjestelmän suorituskykyä ja säästää virtaa.
Laite on myös suunniteltu vaihtamaan saumattomasti kahden koodikirjan välillä. Se sisältää kaksi SRAM-muistia, joista toinen voi murtaa koodisanat, kun taas toinen lataa uuden koodikirjan ja siirtyy sitten dekoodaukseen ilman seisokkeja.
Tutkijat testasivat GRAND-sirua ja havaitsivat, että se pystyy tehokkaasti purkamaan minkä tahansa maltillisen redundanssikoodin, joka on enintään 128 bittiä pitkä. Aikaa tähän kuluu vain mikrosekunnin verran.
Kun suurteholaskennan (HPC) työkuormat monimutkaistuvat, generatiivinen tekoäly sulautuu yhä tiiviimmin moderneihin järjestelmiin ja lisää kehittyneiden muistiratkaisujen tarvetta. Vastatakseen näihin muuttuviin vaatimuksiin ala kehittää uuden sukupolven muistiarkkitehtuureja, jotka maksimoivat kaistanleveyden, minimoivat latenssin ja parantavat energiatehokkuutta.
