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SIA重磅報告：半導(dǎo)體未來的機會（下）
這是SIA系列報告的第二篇，在昨天我們已經(jīng)發(fā)布了《SIA重磅報告：半導(dǎo)體未來的機會（上）》，給大家分享了SIA對于材料、封裝、內(nèi)部連接和存儲相關(guān)的分析與展望。今天我們將繼續(xù)分享報告的其他部分：
（四）電源管理
基本上所有的系統(tǒng)都依賴于電力來運行。通過功率開關(guān)方式，轉(zhuǎn)換目標（AC-2-DC，DC-2-DC等）、受控、調(diào)節(jié)和存儲的革命性進步，創(chuàng)新的系統(tǒng)和應(yīng)用得以驅(qū)動和啟用。
這些操作的效率是最重要的特征之一。例如，我們需要這樣的功率開關(guān)：接通時，接近零電阻，斷開時，幾乎無阻塞電壓，并且可以在幾乎零時間內(nèi)以零損耗在這兩個狀態(tài)之間切換。在接下來的十年中，我們需要從低功率水平（例如，電池供電的個人設(shè)備）提升到非常高的功率水平（例如，太陽能轉(zhuǎn)換，高功率傳輸和可再生能源電網(wǎng)的連接）的功率轉(zhuǎn)換效率。將需要器件來覆蓋從幾伏特到幾千伏特的電壓范圍，從幾瓦到幾千瓦的功率水平。盡管功率水平有所不同，但幾乎所有這些應(yīng)用的驅(qū)動力都是：超越當(dāng)下可實現(xiàn)的更低成本的高功率密度的要求。
未來十年需要解決的主要挑戰(zhàn)是：
1、功率密度、轉(zhuǎn)換效率、故障率、轉(zhuǎn)換成本和重量等功率轉(zhuǎn)換指標的顯著改善，同時減少對環(huán)境的影響（例如，減少每千瓦所需鋁、銅和鐵的量）。
2、整個系統(tǒng)的持續(xù)動態(tài)性能改進使其擁有更好的容錯性和魯棒性，將開關(guān)速度提高10-50倍以上，并降低系統(tǒng)尺寸和成本。
3、高性能先進的封裝可驅(qū)動極低的電感和較低的熱阻，同時具備出色的熱循環(huán)可靠性。
4、更復(fù)雜和連接更廣的電力系統(tǒng)分析和設(shè)計。
要實現(xiàn)轉(zhuǎn)換效率、線性度等方面的突破，需要顯著改進材料、器件（例如Si / GaN / SiC / GaAs晶體管，無源元件和磁性元件）和電路拓撲（例如功率 設(shè)備驅(qū)動程序）方面的性能，電力調(diào)節(jié)和電力存儲方面也需要進步，例如對更有效的電池充電。新的減熱和除熱方法也很重要。最后，為了顯著提高功率密度，需要片上/封裝內(nèi)集成的新技術(shù)。
所需的重點研究領(lǐng)域是：
1、改進半導(dǎo)體以及無源器件（電容器，磁性材料）、材料和器件架構(gòu)，以獲得極低的RDS（on）、高耐壓、高開關(guān)速度的器件，使之可在極高的工作溫度下可靠，高效地工作。
2、轉(zhuǎn)換器拓撲創(chuàng)新，如多單元架構(gòu)、諧振拓撲和用于分析和優(yōu)化的CAD工具。此外，新型的主動控制拓撲可以提高系統(tǒng)容錯能力。
3、具有低電感和對不同半導(dǎo)體材料的兼容性的高效率高可靠性封裝。
4、復(fù)雜電力系統(tǒng)的系統(tǒng)化分析和虛擬原型設(shè)計：包括半導(dǎo)體、封裝和印刷電路板在內(nèi)的整個系統(tǒng)的更全面的電磁干擾（EMI）和可靠性建模。
潛在研究課題
轉(zhuǎn)換器拓撲：典型的轉(zhuǎn)換器拓撲，如降壓、升壓和升降壓，具有良好的性能指標，已被廣泛使用數(shù)十年。隨著過去十年改進的功率晶體管的發(fā)展，現(xiàn)在出現(xiàn)了探索更復(fù)雜的轉(zhuǎn)換器拓撲的機會。改進的轉(zhuǎn)換器拓撲結(jié)構(gòu)可以顯著提高功率密度和EMI。這反過來將支持提高功率輸送效率、實現(xiàn)更高功率的系統(tǒng)，并提高整體系統(tǒng)的易用性。例如，對于移動電池充電器，解決體積和熱量的問題是至關(guān)重要的：隨著電池尺寸的增長和電池充電電流的增加，手機充電時間的限制因素在于，通過電源轉(zhuǎn)換技術(shù)支持更高的充電電流的能力。新的拓撲結(jié)構(gòu)提供了改善充電時間的機會，而不會違反超出的尺寸、體積和熱限制。在低壓系統(tǒng)的拓撲類別中，有兩個主要的建議：
開關(guān)電容轉(zhuǎn)換器：高密度開關(guān)電容轉(zhuǎn)換器的開發(fā)已經(jīng)表明了我們能夠顯著提高功率密度和轉(zhuǎn)換效率。開關(guān)電容轉(zhuǎn)換的剩余挑戰(zhàn)是互連和轉(zhuǎn)換比。
（1） 通過互連，將功率晶體管連接到多個分散電容器的能力限制了所采用的開關(guān)電容轉(zhuǎn)換器的數(shù)量、類型和復(fù)雜性。改進的開關(guān)電容拓撲結(jié)合高密度電容器的片上或單片集成，使得以前被認為極其復(fù)雜的拓撲結(jié)構(gòu)變得更加實際。
（2）合理利用轉(zhuǎn)換比。開關(guān)電容轉(zhuǎn)換器在固定轉(zhuǎn)換比下可提供非常高的效率。在實際應(yīng)用中，在寬輸入和輸入電壓范圍內(nèi)工作的能力是必須的。一個越來越有趣的研究領(lǐng)域是結(jié)合諧振技術(shù)，實現(xiàn)寬轉(zhuǎn)換范圍的開關(guān)電容轉(zhuǎn)換器。為了克服限制，這些技術(shù)具體采用非常小的電感器作為對傳統(tǒng)開關(guān)電容器轉(zhuǎn)換器的補充，其通常小于10 nH。
（3）諧振變換器：共振轉(zhuǎn)換器具有完善的拓撲結(jié)構(gòu)，通過消除在每個開關(guān)周期內(nèi)發(fā)生的損耗（通常稱為開關(guān)損耗）來增加價值通常稱為開關(guān)損耗。這些損耗限制了轉(zhuǎn)換器的工作頻率，也限制了可實現(xiàn)的功率密度。諧振轉(zhuǎn)換器的主要挑戰(zhàn)在于如何在廣泛的工作條件下實現(xiàn)出色的性能。需要研究用于低電壓系統(tǒng)的諧振轉(zhuǎn)換器，使之可在寬Vin，Vout和負載電流范圍內(nèi)保持高效率。這些拓撲不應(yīng)該增加系統(tǒng)的復(fù)雜性，才可以保持所需的功率密度改進。
（4）無源元件集成：諸如電容器、電阻器和電感器的無源元件是任何電源轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵部分。通常，兩個最關(guān)鍵的無源元件是電感器和電容器。在許多情況下，無源器件使用的被動局面實際上是由于其尺寸，損耗和成本而限制了系統(tǒng)可實現(xiàn)的性能。需要進行重大研究，以改善無源組件以及整體系統(tǒng)性能。
（5）電容器集成：集成電容器可以大大提高電源管理系統(tǒng)的性能。盡可能地靠近開關(guān)裝置，定位電容器有助于改善易用性，實現(xiàn)更高的效率和更高的功率密度。集成在硅中的高密度電容器可用于自啟動電容器、輸入電容器、輸出電容器和去耦電容器。這些可能應(yīng)用中的每一個的性能優(yōu)點具體來說不太相同，但是總體來說，它們實現(xiàn)整體上更高效和更高密度的系統(tǒng)。不僅需要研究電容密度的提高（例如新材料），還要考慮可制造性，包括制造成本。
（6）電感器集成：功率電感器在許多開關(guān)電源設(shè)計中是必需的。電感器提供大信號轉(zhuǎn)換器波形的濾波，并提高效率和可控性。與電容器類似，盡管工藝技術(shù)取得了重大進展，但是系統(tǒng)性能的限制因素通常在于磁性材料。盡管在將磁性材料集成到硅中的工作上盡了很大的努力，但商業(yè)成功很有限。而在進入商業(yè)應(yīng)用的障礙則是性能和成本。
（7）與性能相關(guān)的挑戰(zhàn)通常集中在材料上。為了構(gòu)建高品質(zhì)的電感器，需要厚料（銅，磁性材料等）。但是沉積的材料越厚，電阻越低，飽和電流就越高。所以需要研究新的磁性材料，新的電感器結(jié)構(gòu)和新的沉積/蝕刻技術(shù)，使集成電感器在性能（效率、電流水平）和成本方面更為實用。
（8）多芯片模塊（MCM）技術(shù)：共同包裝不同芯片的需求變得越來越重要。這樣做提供了為主要目的優(yōu)化單個die的自由度，同時實現(xiàn)了改進的功率密度，系統(tǒng)解決方案成本和易用性。通過使用GaN和SiC，這種需要變得更加必要。需要在模塊材料，多芯片封裝建模，熱效應(yīng)和性能，以及仿真工具來模擬多芯片模塊這些方面的研究。
（9）功率器件技術(shù)：功率轉(zhuǎn)換器性能基本上由開關(guān)晶體管的性能決定。這些晶體管通常具有幾個幫助設(shè)計人員快速評估該技術(shù)的質(zhì)量的品質(zhì)因素（FOMs）。第一個是給定擊穿電壓（BVdss）的Rsp。Rsp是用于確定由FET的單位面積引起的電阻。Rsp越低，器件越好（相同電阻的die面積越?。５诙N是一組開關(guān)品質(zhì)因素，它們決定了為功率器件的電容元件充電/放電需要提供的能量。這些基于電荷的品質(zhì)因素越低，整體性能越好。
雖然硅一直是用于功率器件的主要半導(dǎo)體材料，但是已經(jīng)越來越多地使用寬帶隙半導(dǎo)體，例如用于高電壓，高功率器件的GaN和SiC，以及越來越多地使用高遷移率半導(dǎo)體像用于低電壓電源轉(zhuǎn)換器的GaAs。這些器件提供了顯著改進的Rsp和開關(guān)品質(zhì)因素，這進而實現(xiàn)更高的開關(guān)頻率和降低的功率損耗。
為了增加在電力管理領(lǐng)域?qū)@些新材料的接受度，在未來十年中需要研究，設(shè)備/過程的建模，基本設(shè)備運行和可靠性方面的協(xié)議，改進增長技術(shù)，減少缺陷率，改進和縮小制造到200毫米甚至300毫米，以幫助提高成本效益指標。
使用這些材料創(chuàng)新新設(shè)備架構(gòu)至關(guān)重要，以繼續(xù)改進關(guān)鍵設(shè)備品質(zhì)因素。除了GaN，SiC和GaAs之外，還有其他材料具有更寬的帶隙，例如AlN和金剛石，這可以幫助實現(xiàn)更高水平的性能。設(shè)備和制造技術(shù)以及對這種新材料的可靠性理解也應(yīng)是未來十年的研究課題。
另外，隨著功率器件的改進，將需要開發(fā)與Si和非Si材料兼容的新型封裝技術(shù)，以利用其改進的性能。
（五）傳感器和通信系統(tǒng)
信息時代的關(guān)鍵推動者是無縫地感知和傳達信息的無處不在的能力。信息的爆炸和物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)正在使現(xiàn)有技術(shù)的能力變得越來越緊張。結(jié)果電磁頻譜變得越來越擁擠，需要新的傳感和通信解決方案來滿足日益增長的信息需求。兩個協(xié)同應(yīng)用領(lǐng)域是以微波，毫米波或THz頻率工作的傳感器和通信。無線通信，雷達，計算機視覺以及消費者，軍事，工業(yè)，科學(xué)和醫(yī)療應(yīng)用中使用的偵察和成像系統(tǒng)的持續(xù)創(chuàng)新至關(guān)重要。
舉一個例子，在RF到THz頻帶中運行的將來的傳感器系統(tǒng)將需要用于自適應(yīng)地感測環(huán)境，提取和處理信息以及自主反應(yīng)或響應(yīng)的新穎的，節(jié)能的設(shè)備，電路，算法和架構(gòu)。作為另一個例子，在具有干擾，阻塞和快速變化的網(wǎng)絡(luò)拓撲的復(fù)雜無線電環(huán)境中操作的認知通信系統(tǒng)將被期望感測關(guān)于其環(huán)境和可用資源的信息并且動態(tài)地調(diào)整其操作。此外，為了確保向最終用戶提供安全的服務(wù)，將需要高效的頻譜使用，干擾減輕和頻譜優(yōu)先級。
創(chuàng)建這些新的系統(tǒng)功能需要設(shè)備和電路的新方法，例如混合信號和模擬電路性能的突破，具有非常低的噪聲，高靈敏度和低功耗特性，同時保持實際操作特性。此外，許多傳感器在相對較高的電壓下的模擬域中工作，因此模擬信號處理，模數(shù)轉(zhuǎn)換和高效電源管理（另一部分詳細說明）的新方法至關(guān)重要。
潛在研究課題
為了解決這些應(yīng)用，需要突破性的“集成”研究，來解決傳感器和通信系統(tǒng)的所有方面的問題，包括材料，設(shè)備，組件，電路，集成和封裝，架構(gòu)和算法。此外，研究主題的關(guān)鍵是通過在協(xié)議棧的所有元素上應(yīng)用優(yōu)化并利用真正的跨層設(shè)計來實現(xiàn)開發(fā)和設(shè)計的整體方法。
需要進行研究以實現(xiàn)和/或改進以下內(nèi)容：
新一代傳感器將強調(diào)敏捷性，緊湊型設(shè)計，傳感器節(jié)點計算和保密等特點：
（1）靈活性：可重新配置，自適應(yīng)，多功能，多模式，自校準傳感器，具有更高的自由度，有效利用電磁（EM）頻譜，包括頻譜靈活性，瞬時帶寬/波形敏捷性，（非常）寬帶寬和高動態(tài)范圍。
緊密且廉價，能夠感測和測量多個變量。
協(xié)調(diào)使用多種傳感器模式。
靈活，信任和隱私。
內(nèi)置傳感器內(nèi)存并進行計算。
通過靈活和彈性的架構(gòu)和接口協(xié)議實現(xiàn)傳感器協(xié)作和計算。
（2）超線性通信鏈路，可實現(xiàn)高調(diào)制格式和用于IoT的集成通信組件，以及分布式傳感器系統(tǒng)，可實現(xiàn)高線性上/下轉(zhuǎn)換的超低功耗，高數(shù)據(jù)速率，長距離傳感器通信：
?大格式（例如3 m x 3 m）靈活的智能傳感器和傳感器陣列。
?具有實際操作特性的高度線性，高效率（低功耗），（超）寬帶，超低噪聲模擬/ RF器件和電路（例如，PA，LNA，開關(guān)，混頻器和IF放大器），如 室溫或更高溫度可靠運行。
?混合信號和模擬電路（例如，高動態(tài)范圍，低功耗ADC，DAC等）的突破，包括用于模擬信號/信息處理的新方法（電路和架構(gòu)）。
傳感器和通信的架構(gòu)和電路解決方案：
靈活性（自適應(yīng)和動態(tài)可重置的）RF設(shè)備，電路和架構(gòu)，包括自優(yōu)化和彈性網(wǎng)絡(luò)以及動態(tài)可重置的互連結(jié)構(gòu)。
可擴展的自適應(yīng)行為學(xué)習(xí)和認知處理（信息提?。┘軜?gòu)，用于實時和可靠的感測，操作和通信（例如，功能驅(qū)動的“智能”感應(yīng)，通過僅檢測顯著特征，模式，和/或閾值）。
用于不利于PNT（定位，導(dǎo)航和定時）環(huán)境中的傳感器和通信系統(tǒng)操作的精確定時的新型電路，架構(gòu)和/或算法。新型節(jié)能收發(fā)器模塊，子系統(tǒng)，陣列和架構(gòu)，包括大功率（高功率密度）和THz發(fā)射器，接收器和通信鏈路，如大規(guī)?？蓴U展的多輸入多輸出（MIMO）和波束形成器。
聯(lián)合設(shè)計模擬工具和方法：開發(fā)用于復(fù)雜（例如3D和異構(gòu)）的多功能射頻系統(tǒng)的快速準確，多物理，多維，多域（共域）設(shè)計（RF /模擬/ EM，熱和機械）和仿真工具和方法。
新的頻譜利用系統(tǒng)級管理，以改善頻譜占用，并允許“智能”頻率分配（包括不連續(xù)的頻帶聚合和新波形的使用）和/或共享以克服干擾（包括自身引發(fā)）和阻塞問題（例如掃描和在非常寬的頻率范圍內(nèi)檢測傳輸，以避免干擾以及有效利用頻譜資源）。
通信和偵察方法來減輕威脅，并能夠快速傳輸和接收關(guān)鍵數(shù)據(jù)，恒定傳輸，自主操作和決策，包括嵌入式實時學(xué)習(xí)，識別威脅情境的能力以及在傳輸數(shù)據(jù)和信息之前進行局部處理的能力。自主運行也可能需要綜合發(fā)電和采集，分配，調(diào)控以及調(diào)制。
材料和器件使RF能夠進行太赫茲操作
新材料（半導(dǎo)體，封裝，基板，磁性材料，超穎材料等）; 器件（二極管，晶體管，開關(guān)，變?nèi)荻O管等）; 組件（高Q電感，濾波器，低損耗傳輸線，耦合器，雙工器，天線/輻射元件等）; 以及用于實現(xiàn)RF到THz電路和系統(tǒng)的相關(guān)制造工藝和制造方法。
新技術(shù)，材料（金屬，電介質(zhì)），組件（源，檢測器，傳播介質(zhì)等），制造工藝和架構(gòu)，以實現(xiàn)（超）低損耗，寬帶寬互連和通信鏈路（例如，THz線 無線互連和LOS / NLOS傳輸，光互連，射頻光子學(xué)，自由空間，回程傳輸，零開銷和可擴展傳輸?shù)鹊目罩薪涌趧?chuàng)新），可顯著降低數(shù)據(jù)/信息的通信或分配中的能量消耗。
材料，設(shè)備，組件和包裝，用于極端運行條件（如高溫）和惡劣環(huán)境。
用于封裝級或集成式（例如片上）能量產(chǎn)生（采集），存儲，分配，管理和調(diào)節(jié)的材料，器件，電路，子系統(tǒng)和方法。
材料，器件，電路，封裝，組裝和系統(tǒng)，用于光譜學(xué)和mWave和（子）THz成像，用于軍事和商業(yè)應(yīng)用（例如，生命體征，安全性，非侵入性生物信號表征等）。
新穎的封裝和集成方法，包括不同材料（例如Si，III-Vs，II-Vis，2D材料，磁性材料，鐵磁性，鐵電體，多鐵性材料等）的3D和異質(zhì)集成; 以及用于提高性能，降低成本，創(chuàng)建新功能，增加功能密度（例如，完全集成的邏輯，RF和混合信號功能）的設(shè)備和功能。
（六）分布式計算和網(wǎng)絡(luò)
使用計算機來支持企業(yè)和社區(qū)的社會互動，商業(yè)，防御和治理需要大規(guī)模的分布式計算系統(tǒng)。
這些系統(tǒng)支持非常多的參與者和非常多的不同應(yīng)用。
分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心示例包括倉庫規(guī)模的公共云計算基礎(chǔ)設(shè)施和用于科學(xué)研究和石油和天然氣勘探等商業(yè)應(yīng)用的高性能計算集群。新興的大數(shù)據(jù)工作負載在分布式集群上執(zhí)行。在網(wǎng)絡(luò)的邊緣，IoT處理基于分布式系統(tǒng)，其中邊緣和端點設(shè)備的性能，能力和能量消耗比數(shù)據(jù)中心集群中的計算節(jié)點小得多。在數(shù)據(jù)中心層和邊緣層之間，分布式系統(tǒng)中可能存在一個或多個聚合層，提供中間處理和存儲以平衡數(shù)據(jù)中心或云中的高性能以及端點和邊緣設(shè)備的相對適度的能力。
雖然諸如對稱多處理器之類的集中式計算系統(tǒng)在諸如事務(wù)處理等工作負載中起關(guān)鍵作用，但對稱多處理器的內(nèi)存一致性要求將其可擴展性限制在幾十個處理器。分布式系統(tǒng)不需要類似的一致性模型，因此可以將其擴展到更多數(shù)量的處理器。因此，全球計算能力的持續(xù)增長是基于分布式架構(gòu)。
在分布式架構(gòu)中，包括計算，存儲，存儲，傳感器和執(zhí)行器在內(nèi)的資源遍及整個系統(tǒng)，并使用各種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和技術(shù)進行互連。由于應(yīng)用程序在執(zhí)行過程中必須訪問這些聯(lián)網(wǎng)（分布式）資源，所以成本和通信開銷成為系統(tǒng)性能和效率的重要因素。新的最終用戶應(yīng)用程序需要在通信中進行顯著改進，即降低成本和延遲，并增加帶寬。
基于物理的延遲和能源實施約束加劇了改善通信的挑戰(zhàn)。因此，網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新在各個層面上都是至關(guān)重要的，從片上到數(shù)據(jù)中心之間，使用有線和無線技術(shù)協(xié)議。
在計算，存儲和網(wǎng)絡(luò)的性能增長與能源消耗的成本和限制性方面存在顯著的不平衡，這將需要遠遠超出當(dāng)今硬件和分布式架構(gòu)的新穎的分布式系統(tǒng)進展。為了支持計算需求的持續(xù)增長，對于現(xiàn)有工作負載，特別是對于利用大數(shù)據(jù)和提供認知計算能力的新興應(yīng)用程序，必須在分布式架構(gòu)和系統(tǒng)中實現(xiàn)顯著的進步。
本研究的目的是探索極大規(guī)模分布式架構(gòu)的挑戰(zhàn)，及它的無限可擴展性。這種可擴展性在能源消耗和成本方面必須是務(wù)實和現(xiàn)實的，以便這些新的分布式系統(tǒng)在經(jīng)濟上可行和可部署。由于摩爾定律的成熟，性能和能源消耗的改善將越來越依賴于加速器（以今天的圖形處理單元（GPU）為例）和其他異構(gòu)架構(gòu)技術(shù)。
因此，未來的分布式系統(tǒng)必須日益實現(xiàn)異質(zhì)性，而不會增加大量的軟件開發(fā)或編程負擔(dān)。需要新型，多層次，有線和無線連接的系統(tǒng);層可以包括傳感器和/或致動器，聚合，云或數(shù)據(jù)中心或其組合。預(yù)計所有層級都具有高度可擴展性，并且層級內(nèi)部和層間都有異質(zhì)性。
物理世界的端點接口通常是模擬的；而本節(jié)主要側(cè)重于數(shù)字計算，一旦端點信號轉(zhuǎn)換為絕大多數(shù)“處理”發(fā)生在大多數(shù)系統(tǒng)中的數(shù)字領(lǐng)域，就解決了所有處理。與模擬信號接口的傳感器和執(zhí)行器在另一部分進行了說明。分布式系統(tǒng)的工作負載和系統(tǒng)管理面臨許多挑戰(zhàn)。安全和隱私也是必須解決的關(guān)鍵問題，包括多租戶多負載工作場景中的安全性。需要進行研究來解決資源和應(yīng)用程序管理方面的關(guān)鍵新挑戰(zhàn)，這些新挑戰(zhàn)必須被有效地克服，以便這些新穎的、大規(guī)模的系統(tǒng)能夠廣泛支持現(xiàn)有和新出現(xiàn)的工作負載。
潛在研究課題
系統(tǒng)性能、效率和適用性：為了實現(xiàn)系統(tǒng)價值和能力的實質(zhì)性改進，需要進行研究，以推進分布式系統(tǒng)性能增長，并實現(xiàn)從各個組件到系統(tǒng)級各個級別的能源效率大幅度提高。相關(guān)目標是：
為多個異構(gòu)層（例如，傳感器、聚合、數(shù)據(jù)中心和/或云）的大規(guī)模系統(tǒng)展現(xiàn)突破性的可擴展性和效率水平。
在計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲方面實現(xiàn)系統(tǒng)性能、能源效率和魯棒性性的主要改進。
非傳統(tǒng)和傳統(tǒng)架構(gòu)同時包含在任務(wù)重，以推動分布式系統(tǒng)軟件研究和應(yīng)用的邊界。
網(wǎng)絡(luò)和通信：分布式系統(tǒng)需要系統(tǒng)層級的各個層次的高效通信機制和技術(shù)，從片上通信到數(shù)據(jù)中心之間的廣域網(wǎng)。網(wǎng)絡(luò)和通信研究是本研究的核心。主要研究領(lǐng)域包括：
體系結(jié)構(gòu)、協(xié)議、算法和系統(tǒng)，以支持大于10倍的功率效率和有線和無線通信的延遲。
探索數(shù)據(jù)中心級互連和網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新，大大提高可擴展性、減少延遲和能耗。
自優(yōu)化和彈性網(wǎng)絡(luò)，可重構(gòu)互連結(jié)構(gòu)以及高速、安全的數(shù)據(jù)鏈路。
系統(tǒng)管理：分布式系統(tǒng)管理有多個方面。必須對系統(tǒng)本身進行監(jiān)控以進行正確的操作，并且必須對其進行調(diào)整和優(yōu)化，以實現(xiàn)必要的性能和服務(wù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)的安全和隱私必須得以監(jiān)控、管理和保證。必須合理規(guī)劃、監(jiān)控和調(diào)整工作負載。為了推動所有這些領(lǐng)域的最新技術(shù)，建議研究的領(lǐng)域是：
提出和證明在整個系統(tǒng)中管理隱私和身份驗證協(xié)議的創(chuàng)新，具有便于證明的屬性和保證。
提出和證明基于大規(guī)模多租戶系統(tǒng)的配置、工作負載和數(shù)據(jù)管理的創(chuàng)新。
開發(fā)用于大規(guī)模分布式系統(tǒng)的自動預(yù)測、診斷，重新配置、優(yōu)化和修復(fù)的系統(tǒng)儀器和分析。
分布式系統(tǒng)架構(gòu)和基礎(chǔ)知識：為了實現(xiàn)異構(gòu)分布式系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展、可擴展性和更廣泛的部署，鼓勵在基于分布式系統(tǒng)的計算機科學(xué)和計算機工程核心領(lǐng)域進行研究，例如：
靈活的分布式計算基礎(chǔ)。
分布式和聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的編程范例和語言。
軟件定義的基礎(chǔ)架構(gòu)和資源虛擬化。
分布式?jīng)Q策和優(yōu)化支持。
新型計算架構(gòu)，降低在本地和遠程處理和傳輸數(shù)據(jù)的能量和時間，用于分布式計算環(huán)境中的高光譜感知、數(shù)據(jù)融合、決策和安全效應(yīng)器的啟動。
合作和協(xié)調(diào)的分布式系統(tǒng)概念，在通信挑戰(zhàn)和隔離環(huán)境中（在該環(huán)境中，有線和無線環(huán)境不一定可用、可靠或者安全的）可以擴展并正常工作，并且當(dāng)通信恢復(fù)或部分恢復(fù)時，它可以智能地同步。
（七）認知計算
認知計算是指模擬人類大腦的智能信息處理系統(tǒng)。這樣的系統(tǒng)可以自主學(xué)習(xí)，積極主動地解讀數(shù)據(jù)，有目的地執(zhí)行推理和決策，使用獲取的知識解決不熟悉的問題，并與人類進行實時的自然交互。它們不僅可以產(chǎn)生精心設(shè)計的數(shù)值問題的答案，而且可以在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)微妙的模式，為人類決策者提供“假設(shè)，理性論證和建議”。認知計算的目標是通過形成和擴展他們所感知的社會環(huán)境的模型，與當(dāng)?shù)氐牟僮魅藛T以及與全球智能網(wǎng)絡(luò)進行交互,進而執(zhí)行高度復(fù)雜的任務(wù)，創(chuàng)建可以在現(xiàn)實世界中運行的這些自主智能機器。
認知體系具有提升經(jīng)濟競爭力，促進社會效益的潛力。例如，它們幫助我們自動操作迄今為止不可能的規(guī)模的制造、行政和財務(wù)流程，幫助我們推進精神醫(yī)學(xué)進步，發(fā)展個性化教育項目，更有效地部署政府資源和社會服務(wù)，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，有效執(zhí)行防災(zāi)和環(huán)境保護，更加人道、倫理地進行防務(wù)和軍事行動，這些都只是許多巨大跨越中的一部分。這些應(yīng)用程序依賴于認知系統(tǒng)快速吸收相關(guān)信息的能力，并從松散結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的洪流中提取有意義的見解。
實現(xiàn)創(chuàng)造認知系統(tǒng)的宏偉目標需要解決以下關(guān)鍵挑戰(zhàn)：
（1）開發(fā)具有基本認知能力的系統(tǒng)，包括感知、學(xué)習(xí)、產(chǎn)生知識、推理、預(yù)測、規(guī)劃和決策；
（2）開發(fā)有效的算法和架構(gòu)，用于監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)；
（3）開發(fā)無縫人機界面；
（4）發(fā)展認知子系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)；
（5）將新的認知系統(tǒng)與現(xiàn)有的馮·諾依曼計算系統(tǒng)相結(jié)合。這需要全系統(tǒng)的方法，包括信息處理、編程范例、算法、架構(gòu)、電路、器件技術(shù)和材料開發(fā)。在技術(shù)挑戰(zhàn)之上，必須解決安全問題，以提供安全可靠的認知計算系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)。
潛在研究課題
感知和學(xué)習(xí)：為了使認知系統(tǒng)具備多種能力，并廣泛服務(wù)于我們的社會，他們必須感知環(huán)境，感知與之互動的人物或?qū)ο?，并從傳感器?shù)據(jù)中提取有用的知識，（3）還需要從人機交互和過去的經(jīng)驗及其他環(huán)境輸入中學(xué)習(xí)。為此，具體的研究需求可能包括：
?追求多模式感知技術(shù)的突破性進展，如開發(fā)感知算法，以便從原始傳感器數(shù)據(jù)中了解環(huán)境。
?正在開發(fā)中的算法
- 允許從非結(jié)構(gòu)化、未標記的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，例如通過人機交互或其他環(huán)境反饋
- 啟用上下文感知學(xué)習(xí)
- 將學(xué)習(xí)的知識或概念轉(zhuǎn)移到新的領(lǐng)域
- 允許在線學(xué)習(xí)和實時推理
?探索現(xiàn)有學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的基本限制，開發(fā)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)，并從神經(jīng)科學(xué)中獲得無監(jiān)督學(xué)習(xí)的知識。
?開發(fā)新的體系結(jié)構(gòu)和算法，以期允許以顯著減少的訓(xùn)練集達到所需的測試精度。
?進行超越最先進的深度學(xué)習(xí)模式的研究，（a）克服對離線學(xué)習(xí)的依賴，（b）減少對貼標訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求，（c）提高捕獲數(shù)據(jù)中高階結(jié)構(gòu)的能力。
?開發(fā)用于認知工作負載、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他大腦啟發(fā)的計算應(yīng)用程序的節(jié)能和低成本模擬技術(shù)。
?基于神經(jīng)元/神經(jīng)電路的新穎實現(xiàn)和編程范例的新設(shè)備，為神經(jīng)元和生物啟發(fā)計算開發(fā)基礎(chǔ)理論。特別關(guān)注的是超越現(xiàn)有的最優(yōu)秀的深入學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、超越深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）/卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、稀疏編碼數(shù)據(jù)方法的認知。
?開發(fā)適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的可重配置網(wǎng)絡(luò)，例如人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），反復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等。
?開發(fā)神經(jīng)相關(guān)模型，稀疏編碼和分布式稀疏編碼。
?探索計算機視覺：導(dǎo)航建立在對環(huán)境進行詳細的了解基礎(chǔ)上（例如在自主車輛中）。有關(guān)環(huán)境的信息可以由圖像傳感器收集，由計算機視覺系統(tǒng)處理和分析，并輸出到執(zhí)行器和機器人功能。因此，計算機視覺有時被認為是人工智能的一部分。
硬件加速學(xué)習(xí)：為了大規(guī)模部署認知計算系統(tǒng)，上述學(xué)習(xí)算法需要新的計算硬件，在不影響性能的情況下，學(xué)習(xí)算法的速度、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的大小、能耗、空間占用和成本比當(dāng)前技術(shù)更有效，而不損害性能。研究課題可能包括：
開發(fā)適用于使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和推理的超CMOS設(shè)備、材料、存儲元件，電路和架構(gòu)以及其他腦啟發(fā)式算法，從而通過以下方式模擬神經(jīng)元的動作：
– 新型設(shè)備、存儲器元件和執(zhí)行本機操作的電路，經(jīng)常以保真的方式用于學(xué)習(xí)，例如（矩陣）乘法、加法和除法
– 新的拓撲結(jié)構(gòu)，如刺激神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和推理增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可顯著提高效率、準確性、可擴展性和并減小延時。
– 基于學(xué)習(xí)反饋和可變突觸連接的允許神經(jīng)元數(shù)量變化的新拓撲
– 超CMOS硬件的新內(nèi)存和數(shù)據(jù)表示，比直接的數(shù)字表示具有更高的學(xué)習(xí)效率
– 各類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)
– 利用由超CMOS技術(shù)催生的獨特隨機和互連結(jié)構(gòu)，在超CMOS硬件中實現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)原語（突觸、神經(jīng)元、尖峰，連續(xù)可變振蕩器及其網(wǎng)絡(luò)），
?開發(fā)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他腦啟發(fā)計算的節(jié)能、低成本的技術(shù)，例如通過利用超CMOS納米器件的內(nèi)在隨機性，以及將深度學(xué)習(xí)模型有效映射到超CMOS硬件。
?開發(fā)用于機器學(xué)習(xí)的硬件結(jié)構(gòu)。
?將已建立的神經(jīng)和皮質(zhì)機制連接到超CMOS功能的硬件上。
決策：在應(yīng)對高難度、復(fù)雜的任務(wù)時，我們依靠認知計算系統(tǒng)來分析選項和權(quán)衡、評估風(fēng)險、檢測異常情況，并為不確定性下的決策提供建議。需要研發(fā)新算法來滿足這些需求。
除此之外，還有以下需求：
?開發(fā)加速戰(zhàn)術(shù)決策架構(gòu)-，在需要快于人類反應(yīng)和非傳統(tǒng)的鏈命令響應(yīng)的情況下將機器委托給機器。
?計算加密數(shù)據(jù)，支持可擴展決策系統(tǒng)的安全性。
啟用信任：為了建立對認知系統(tǒng)的信任，研究人員必須開發(fā)可靠的技術(shù)，以確保訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)保持不偏不倚，完整無缺。關(guān)鍵的需求是，一種可以驗證學(xué)習(xí)、推理和決策算法是否客觀、穩(wěn)健、確定、靈活和準確性的方法。
其他重要話題：
?人機接口：
–為自主系統(tǒng)開發(fā)無縫人機界面，包括高精度傳感器反饋IoT系統(tǒng)
–開發(fā)人員與無人機平臺之間的創(chuàng)新合作
?認知子系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)：
–開發(fā)靈活的自我優(yōu)化和自我修復(fù)網(wǎng)絡(luò)，內(nèi)存和計算單元的架構(gòu)，用以連接智能系統(tǒng)中的數(shù)十億臺設(shè)備
–與當(dāng)?shù)卣J知系統(tǒng)交互的社會規(guī)模應(yīng)用和數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)的開發(fā)，以優(yōu)化決策支持
?保安和安全：
–調(diào)查惡意和/或破壞性認知系統(tǒng)的性質(zhì)
–了解非預(yù)期有害認知系統(tǒng)的來源和風(fēng)險
（2017-05-17 本文來自“半導(dǎo)體行業(yè)觀察”）
（四）電源管理
基本上所有的系統(tǒng)都依賴于電力來運行。通過功率開關(guān)方式，轉(zhuǎn)換目標（AC-2-DC，DC-2-DC等）、受控、調(diào)節(jié)和存儲的革命性進步，創(chuàng)新的系統(tǒng)和應(yīng)用得以驅(qū)動和啟用。
這些操作的效率是最重要的特征之一。例如，我們需要這樣的功率開關(guān)：接通時，接近零電阻，斷開時，幾乎無阻塞電壓，并且可以在幾乎零時間內(nèi)以零損耗在這兩個狀態(tài)之間切換。在接下來的十年中，我們需要從低功率水平（例如，電池供電的個人設(shè)備）提升到非常高的功率水平（例如，太陽能轉(zhuǎn)換，高功率傳輸和可再生能源電網(wǎng)的連接）的功率轉(zhuǎn)換效率。將需要器件來覆蓋從幾伏特到幾千伏特的電壓范圍，從幾瓦到幾千瓦的功率水平。盡管功率水平有所不同，但幾乎所有這些應(yīng)用的驅(qū)動力都是：超越當(dāng)下可實現(xiàn)的更低成本的高功率密度的要求。
未來十年需要解決的主要挑戰(zhàn)是：
1、功率密度、轉(zhuǎn)換效率、故障率、轉(zhuǎn)換成本和重量等功率轉(zhuǎn)換指標的顯著改善，同時減少對環(huán)境的影響（例如，減少每千瓦所需鋁、銅和鐵的量）。
2、整個系統(tǒng)的持續(xù)動態(tài)性能改進使其擁有更好的容錯性和魯棒性，將開關(guān)速度提高10-50倍以上，并降低系統(tǒng)尺寸和成本。
3、高性能先進的封裝可驅(qū)動極低的電感和較低的熱阻，同時具備出色的熱循環(huán)可靠性。
4、更復(fù)雜和連接更廣的電力系統(tǒng)分析和設(shè)計。
要實現(xiàn)轉(zhuǎn)換效率、線性度等方面的突破，需要顯著改進材料、器件（例如Si / GaN / SiC / GaAs晶體管，無源元件和磁性元件）和電路拓撲（例如功率 設(shè)備驅(qū)動程序）方面的性能，電力調(diào)節(jié)和電力存儲方面也需要進步，例如對更有效的電池充電。新的減熱和除熱方法也很重要。最后，為了顯著提高功率密度，需要片上/封裝內(nèi)集成的新技術(shù)。
所需的重點研究領(lǐng)域是：
1、改進半導(dǎo)體以及無源器件（電容器，磁性材料）、材料和器件架構(gòu)，以獲得極低的RDS（on）、高耐壓、高開關(guān)速度的器件，使之可在極高的工作溫度下可靠，高效地工作。
2、轉(zhuǎn)換器拓撲創(chuàng)新，如多單元架構(gòu)、諧振拓撲和用于分析和優(yōu)化的CAD工具。此外，新型的主動控制拓撲可以提高系統(tǒng)容錯能力。
3、具有低電感和對不同半導(dǎo)體材料的兼容性的高效率高可靠性封裝。
4、復(fù)雜電力系統(tǒng)的系統(tǒng)化分析和虛擬原型設(shè)計：包括半導(dǎo)體、封裝和印刷電路板在內(nèi)的整個系統(tǒng)的更全面的電磁干擾（EMI）和可靠性建模。
潛在研究課題
轉(zhuǎn)換器拓撲：典型的轉(zhuǎn)換器拓撲，如降壓、升壓和升降壓，具有良好的性能指標，已被廣泛使用數(shù)十年。隨著過去十年改進的功率晶體管的發(fā)展，現(xiàn)在出現(xiàn)了探索更復(fù)雜的轉(zhuǎn)換器拓撲的機會。改進的轉(zhuǎn)換器拓撲結(jié)構(gòu)可以顯著提高功率密度和EMI。這反過來將支持提高功率輸送效率、實現(xiàn)更高功率的系統(tǒng)，并提高整體系統(tǒng)的易用性。例如，對于移動電池充電器，解決體積和熱量的問題是至關(guān)重要的：隨著電池尺寸的增長和電池充電電流的增加，手機充電時間的限制因素在于，通過電源轉(zhuǎn)換技術(shù)支持更高的充電電流的能力。新的拓撲結(jié)構(gòu)提供了改善充電時間的機會，而不會違反超出的尺寸、體積和熱限制。在低壓系統(tǒng)的拓撲類別中，有兩個主要的建議：
開關(guān)電容轉(zhuǎn)換器：高密度開關(guān)電容轉(zhuǎn)換器的開發(fā)已經(jīng)表明了我們能夠顯著提高功率密度和轉(zhuǎn)換效率。開關(guān)電容轉(zhuǎn)換的剩余挑戰(zhàn)是互連和轉(zhuǎn)換比。
（1） 通過互連，將功率晶體管連接到多個分散電容器的能力限制了所采用的開關(guān)電容轉(zhuǎn)換器的數(shù)量、類型和復(fù)雜性。改進的開關(guān)電容拓撲結(jié)合高密度電容器的片上或單片集成，使得以前被認為極其復(fù)雜的拓撲結(jié)構(gòu)變得更加實際。
（2）合理利用轉(zhuǎn)換比。開關(guān)電容轉(zhuǎn)換器在固定轉(zhuǎn)換比下可提供非常高的效率。在實際應(yīng)用中，在寬輸入和輸入電壓范圍內(nèi)工作的能力是必須的。一個越來越有趣的研究領(lǐng)域是結(jié)合諧振技術(shù)，實現(xiàn)寬轉(zhuǎn)換范圍的開關(guān)電容轉(zhuǎn)換器。為了克服限制，這些技術(shù)具體采用非常小的電感器作為對傳統(tǒng)開關(guān)電容器轉(zhuǎn)換器的補充，其通常小于10 nH。
（3）諧振變換器：共振轉(zhuǎn)換器具有完善的拓撲結(jié)構(gòu)，通過消除在每個開關(guān)周期內(nèi)發(fā)生的損耗（通常稱為開關(guān)損耗）來增加價值通常稱為開關(guān)損耗。這些損耗限制了轉(zhuǎn)換器的工作頻率，也限制了可實現(xiàn)的功率密度。諧振轉(zhuǎn)換器的主要挑戰(zhàn)在于如何在廣泛的工作條件下實現(xiàn)出色的性能。需要研究用于低電壓系統(tǒng)的諧振轉(zhuǎn)換器，使之可在寬Vin，Vout和負載電流范圍內(nèi)保持高效率。這些拓撲不應(yīng)該增加系統(tǒng)的復(fù)雜性，才可以保持所需的功率密度改進。
（4）無源元件集成：諸如電容器、電阻器和電感器的無源元件是任何電源轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵部分。通常，兩個最關(guān)鍵的無源元件是電感器和電容器。在許多情況下，無源器件使用的被動局面實際上是由于其尺寸，損耗和成本而限制了系統(tǒng)可實現(xiàn)的性能。需要進行重大研究，以改善無源組件以及整體系統(tǒng)性能。
（5）電容器集成：集成電容器可以大大提高電源管理系統(tǒng)的性能。盡可能地靠近開關(guān)裝置，定位電容器有助于改善易用性，實現(xiàn)更高的效率和更高的功率密度。集成在硅中的高密度電容器可用于自啟動電容器、輸入電容器、輸出電容器和去耦電容器。這些可能應(yīng)用中的每一個的性能優(yōu)點具體來說不太相同，但是總體來說，它們實現(xiàn)整體上更高效和更高密度的系統(tǒng)。不僅需要研究電容密度的提高（例如新材料），還要考慮可制造性，包括制造成本。
（6）電感器集成：功率電感器在許多開關(guān)電源設(shè)計中是必需的。電感器提供大信號轉(zhuǎn)換器波形的濾波，并提高效率和可控性。與電容器類似，盡管工藝技術(shù)取得了重大進展，但是系統(tǒng)性能的限制因素通常在于磁性材料。盡管在將磁性材料集成到硅中的工作上盡了很大的努力，但商業(yè)成功很有限。而在進入商業(yè)應(yīng)用的障礙則是性能和成本。
（7）與性能相關(guān)的挑戰(zhàn)通常集中在材料上。為了構(gòu)建高品質(zhì)的電感器，需要厚料（銅，磁性材料等）。但是沉積的材料越厚，電阻越低，飽和電流就越高。所以需要研究新的磁性材料，新的電感器結(jié)構(gòu)和新的沉積/蝕刻技術(shù)，使集成電感器在性能（效率、電流水平）和成本方面更為實用。
（8）多芯片模塊（MCM）技術(shù)：共同包裝不同芯片的需求變得越來越重要。這樣做提供了為主要目的優(yōu)化單個die的自由度，同時實現(xiàn)了改進的功率密度，系統(tǒng)解決方案成本和易用性。通過使用GaN和SiC，這種需要變得更加必要。需要在模塊材料，多芯片封裝建模，熱效應(yīng)和性能，以及仿真工具來模擬多芯片模塊這些方面的研究。
（9）功率器件技術(shù)：功率轉(zhuǎn)換器性能基本上由開關(guān)晶體管的性能決定。這些晶體管通常具有幾個幫助設(shè)計人員快速評估該技術(shù)的質(zhì)量的品質(zhì)因素（FOMs）。第一個是給定擊穿電壓（BVdss）的Rsp。Rsp是用于確定由FET的單位面積引起的電阻。Rsp越低，器件越好（相同電阻的die面積越?。５诙N是一組開關(guān)品質(zhì)因素，它們決定了為功率器件的電容元件充電/放電需要提供的能量。這些基于電荷的品質(zhì)因素越低，整體性能越好。
雖然硅一直是用于功率器件的主要半導(dǎo)體材料，但是已經(jīng)越來越多地使用寬帶隙半導(dǎo)體，例如用于高電壓，高功率器件的GaN和SiC，以及越來越多地使用高遷移率半導(dǎo)體像用于低電壓電源轉(zhuǎn)換器的GaAs。這些器件提供了顯著改進的Rsp和開關(guān)品質(zhì)因素，這進而實現(xiàn)更高的開關(guān)頻率和降低的功率損耗。
為了增加在電力管理領(lǐng)域?qū)@些新材料的接受度，在未來十年中需要研究，設(shè)備/過程的建模，基本設(shè)備運行和可靠性方面的協(xié)議，改進增長技術(shù)，減少缺陷率，改進和縮小制造到200毫米甚至300毫米，以幫助提高成本效益指標。
使用這些材料創(chuàng)新新設(shè)備架構(gòu)至關(guān)重要，以繼續(xù)改進關(guān)鍵設(shè)備品質(zhì)因素。除了GaN，SiC和GaAs之外，還有其他材料具有更寬的帶隙，例如AlN和金剛石，這可以幫助實現(xiàn)更高水平的性能。設(shè)備和制造技術(shù)以及對這種新材料的可靠性理解也應(yīng)是未來十年的研究課題。
另外，隨著功率器件的改進，將需要開發(fā)與Si和非Si材料兼容的新型封裝技術(shù)，以利用其改進的性能。
（五）傳感器和通信系統(tǒng)
信息時代的關(guān)鍵推動者是無縫地感知和傳達信息的無處不在的能力。信息的爆炸和物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)正在使現(xiàn)有技術(shù)的能力變得越來越緊張。結(jié)果電磁頻譜變得越來越擁擠，需要新的傳感和通信解決方案來滿足日益增長的信息需求。兩個協(xié)同應(yīng)用領(lǐng)域是以微波，毫米波或THz頻率工作的傳感器和通信。無線通信，雷達，計算機視覺以及消費者，軍事，工業(yè)，科學(xué)和醫(yī)療應(yīng)用中使用的偵察和成像系統(tǒng)的持續(xù)創(chuàng)新至關(guān)重要。
舉一個例子，在RF到THz頻帶中運行的將來的傳感器系統(tǒng)將需要用于自適應(yīng)地感測環(huán)境，提取和處理信息以及自主反應(yīng)或響應(yīng)的新穎的，節(jié)能的設(shè)備，電路，算法和架構(gòu)。作為另一個例子，在具有干擾，阻塞和快速變化的網(wǎng)絡(luò)拓撲的復(fù)雜無線電環(huán)境中操作的認知通信系統(tǒng)將被期望感測關(guān)于其環(huán)境和可用資源的信息并且動態(tài)地調(diào)整其操作。此外，為了確保向最終用戶提供安全的服務(wù)，將需要高效的頻譜使用，干擾減輕和頻譜優(yōu)先級。
創(chuàng)建這些新的系統(tǒng)功能需要設(shè)備和電路的新方法，例如混合信號和模擬電路性能的突破，具有非常低的噪聲，高靈敏度和低功耗特性，同時保持實際操作特性。此外，許多傳感器在相對較高的電壓下的模擬域中工作，因此模擬信號處理，模數(shù)轉(zhuǎn)換和高效電源管理（另一部分詳細說明）的新方法至關(guān)重要。
潛在研究課題
為了解決這些應(yīng)用，需要突破性的“集成”研究，來解決傳感器和通信系統(tǒng)的所有方面的問題，包括材料，設(shè)備，組件，電路，集成和封裝，架構(gòu)和算法。此外，研究主題的關(guān)鍵是通過在協(xié)議棧的所有元素上應(yīng)用優(yōu)化并利用真正的跨層設(shè)計來實現(xiàn)開發(fā)和設(shè)計的整體方法。
需要進行研究以實現(xiàn)和/或改進以下內(nèi)容：
新一代傳感器將強調(diào)敏捷性，緊湊型設(shè)計，傳感器節(jié)點計算和保密等特點：
（1）靈活性：可重新配置，自適應(yīng)，多功能，多模式，自校準傳感器，具有更高的自由度，有效利用電磁（EM）頻譜，包括頻譜靈活性，瞬時帶寬/波形敏捷性，（非常）寬帶寬和高動態(tài)范圍。
緊密且廉價，能夠感測和測量多個變量。
協(xié)調(diào)使用多種傳感器模式。
靈活，信任和隱私。
內(nèi)置傳感器內(nèi)存并進行計算。
通過靈活和彈性的架構(gòu)和接口協(xié)議實現(xiàn)傳感器協(xié)作和計算。
（2）超線性通信鏈路，可實現(xiàn)高調(diào)制格式和用于IoT的集成通信組件，以及分布式傳感器系統(tǒng)，可實現(xiàn)高線性上/下轉(zhuǎn)換的超低功耗，高數(shù)據(jù)速率，長距離傳感器通信：
?大格式（例如3 m x 3 m）靈活的智能傳感器和傳感器陣列。
?具有實際操作特性的高度線性，高效率（低功耗），（超）寬帶，超低噪聲模擬/ RF器件和電路（例如，PA，LNA，開關(guān)，混頻器和IF放大器），如 室溫或更高溫度可靠運行。
?混合信號和模擬電路（例如，高動態(tài)范圍，低功耗ADC，DAC等）的突破，包括用于模擬信號/信息處理的新方法（電路和架構(gòu)）。
傳感器和通信的架構(gòu)和電路解決方案：
靈活性（自適應(yīng)和動態(tài)可重置的）RF設(shè)備，電路和架構(gòu)，包括自優(yōu)化和彈性網(wǎng)絡(luò)以及動態(tài)可重置的互連結(jié)構(gòu)。
可擴展的自適應(yīng)行為學(xué)習(xí)和認知處理（信息提?。┘軜?gòu)，用于實時和可靠的感測，操作和通信（例如，功能驅(qū)動的“智能”感應(yīng)，通過僅檢測顯著特征，模式，和/或閾值）。
用于不利于PNT（定位，導(dǎo)航和定時）環(huán)境中的傳感器和通信系統(tǒng)操作的精確定時的新型電路，架構(gòu)和/或算法。新型節(jié)能收發(fā)器模塊，子系統(tǒng)，陣列和架構(gòu)，包括大功率（高功率密度）和THz發(fā)射器，接收器和通信鏈路，如大規(guī)?？蓴U展的多輸入多輸出（MIMO）和波束形成器。
聯(lián)合設(shè)計模擬工具和方法：開發(fā)用于復(fù)雜（例如3D和異構(gòu)）的多功能射頻系統(tǒng)的快速準確，多物理，多維，多域（共域）設(shè)計（RF /模擬/ EM，熱和機械）和仿真工具和方法。
新的頻譜利用系統(tǒng)級管理，以改善頻譜占用，并允許“智能”頻率分配（包括不連續(xù)的頻帶聚合和新波形的使用）和/或共享以克服干擾（包括自身引發(fā)）和阻塞問題（例如掃描和在非常寬的頻率范圍內(nèi)檢測傳輸，以避免干擾以及有效利用頻譜資源）。
通信和偵察方法來減輕威脅，并能夠快速傳輸和接收關(guān)鍵數(shù)據(jù)，恒定傳輸，自主操作和決策，包括嵌入式實時學(xué)習(xí)，識別威脅情境的能力以及在傳輸數(shù)據(jù)和信息之前進行局部處理的能力。自主運行也可能需要綜合發(fā)電和采集，分配，調(diào)控以及調(diào)制。
材料和器件使RF能夠進行太赫茲操作
新材料（半導(dǎo)體，封裝，基板，磁性材料，超穎材料等）; 器件（二極管，晶體管，開關(guān)，變?nèi)荻O管等）; 組件（高Q電感，濾波器，低損耗傳輸線，耦合器，雙工器，天線/輻射元件等）; 以及用于實現(xiàn)RF到THz電路和系統(tǒng)的相關(guān)制造工藝和制造方法。
新技術(shù)，材料（金屬，電介質(zhì)），組件（源，檢測器，傳播介質(zhì)等），制造工藝和架構(gòu)，以實現(xiàn)（超）低損耗，寬帶寬互連和通信鏈路（例如，THz線 無線互連和LOS / NLOS傳輸，光互連，射頻光子學(xué)，自由空間，回程傳輸，零開銷和可擴展傳輸?shù)鹊目罩薪涌趧?chuàng)新），可顯著降低數(shù)據(jù)/信息的通信或分配中的能量消耗。
材料，設(shè)備，組件和包裝，用于極端運行條件（如高溫）和惡劣環(huán)境。
用于封裝級或集成式（例如片上）能量產(chǎn)生（采集），存儲，分配，管理和調(diào)節(jié)的材料，器件，電路，子系統(tǒng)和方法。
材料，器件，電路，封裝，組裝和系統(tǒng)，用于光譜學(xué)和mWave和（子）THz成像，用于軍事和商業(yè)應(yīng)用（例如，生命體征，安全性，非侵入性生物信號表征等）。
新穎的封裝和集成方法，包括不同材料（例如Si，III-Vs，II-Vis，2D材料，磁性材料，鐵磁性，鐵電體，多鐵性材料等）的3D和異質(zhì)集成; 以及用于提高性能，降低成本，創(chuàng)建新功能，增加功能密度（例如，完全集成的邏輯，RF和混合信號功能）的設(shè)備和功能。
（六）分布式計算和網(wǎng)絡(luò)
使用計算機來支持企業(yè)和社區(qū)的社會互動，商業(yè)，防御和治理需要大規(guī)模的分布式計算系統(tǒng)。
這些系統(tǒng)支持非常多的參與者和非常多的不同應(yīng)用。
分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心示例包括倉庫規(guī)模的公共云計算基礎(chǔ)設(shè)施和用于科學(xué)研究和石油和天然氣勘探等商業(yè)應(yīng)用的高性能計算集群。新興的大數(shù)據(jù)工作負載在分布式集群上執(zhí)行。在網(wǎng)絡(luò)的邊緣，IoT處理基于分布式系統(tǒng)，其中邊緣和端點設(shè)備的性能，能力和能量消耗比數(shù)據(jù)中心集群中的計算節(jié)點小得多。在數(shù)據(jù)中心層和邊緣層之間，分布式系統(tǒng)中可能存在一個或多個聚合層，提供中間處理和存儲以平衡數(shù)據(jù)中心或云中的高性能以及端點和邊緣設(shè)備的相對適度的能力。
雖然諸如對稱多處理器之類的集中式計算系統(tǒng)在諸如事務(wù)處理等工作負載中起關(guān)鍵作用，但對稱多處理器的內(nèi)存一致性要求將其可擴展性限制在幾十個處理器。分布式系統(tǒng)不需要類似的一致性模型，因此可以將其擴展到更多數(shù)量的處理器。因此，全球計算能力的持續(xù)增長是基于分布式架構(gòu)。
在分布式架構(gòu)中，包括計算，存儲，存儲，傳感器和執(zhí)行器在內(nèi)的資源遍及整個系統(tǒng)，并使用各種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和技術(shù)進行互連。由于應(yīng)用程序在執(zhí)行過程中必須訪問這些聯(lián)網(wǎng)（分布式）資源，所以成本和通信開銷成為系統(tǒng)性能和效率的重要因素。新的最終用戶應(yīng)用程序需要在通信中進行顯著改進，即降低成本和延遲，并增加帶寬。
基于物理的延遲和能源實施約束加劇了改善通信的挑戰(zhàn)。因此，網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新在各個層面上都是至關(guān)重要的，從片上到數(shù)據(jù)中心之間，使用有線和無線技術(shù)協(xié)議。
在計算，存儲和網(wǎng)絡(luò)的性能增長與能源消耗的成本和限制性方面存在顯著的不平衡，這將需要遠遠超出當(dāng)今硬件和分布式架構(gòu)的新穎的分布式系統(tǒng)進展。為了支持計算需求的持續(xù)增長，對于現(xiàn)有工作負載，特別是對于利用大數(shù)據(jù)和提供認知計算能力的新興應(yīng)用程序，必須在分布式架構(gòu)和系統(tǒng)中實現(xiàn)顯著的進步。
本研究的目的是探索極大規(guī)模分布式架構(gòu)的挑戰(zhàn)，及它的無限可擴展性。這種可擴展性在能源消耗和成本方面必須是務(wù)實和現(xiàn)實的，以便這些新的分布式系統(tǒng)在經(jīng)濟上可行和可部署。由于摩爾定律的成熟，性能和能源消耗的改善將越來越依賴于加速器（以今天的圖形處理單元（GPU）為例）和其他異構(gòu)架構(gòu)技術(shù)。
因此，未來的分布式系統(tǒng)必須日益實現(xiàn)異質(zhì)性，而不會增加大量的軟件開發(fā)或編程負擔(dān)。需要新型，多層次，有線和無線連接的系統(tǒng);層可以包括傳感器和/或致動器，聚合，云或數(shù)據(jù)中心或其組合。預(yù)計所有層級都具有高度可擴展性，并且層級內(nèi)部和層間都有異質(zhì)性。
物理世界的端點接口通常是模擬的；而本節(jié)主要側(cè)重于數(shù)字計算，一旦端點信號轉(zhuǎn)換為絕大多數(shù)“處理”發(fā)生在大多數(shù)系統(tǒng)中的數(shù)字領(lǐng)域，就解決了所有處理。與模擬信號接口的傳感器和執(zhí)行器在另一部分進行了說明。分布式系統(tǒng)的工作負載和系統(tǒng)管理面臨許多挑戰(zhàn)。安全和隱私也是必須解決的關(guān)鍵問題，包括多租戶多負載工作場景中的安全性。需要進行研究來解決資源和應(yīng)用程序管理方面的關(guān)鍵新挑戰(zhàn)，這些新挑戰(zhàn)必須被有效地克服，以便這些新穎的、大規(guī)模的系統(tǒng)能夠廣泛支持現(xiàn)有和新出現(xiàn)的工作負載。
潛在研究課題
系統(tǒng)性能、效率和適用性：為了實現(xiàn)系統(tǒng)價值和能力的實質(zhì)性改進，需要進行研究，以推進分布式系統(tǒng)性能增長，并實現(xiàn)從各個組件到系統(tǒng)級各個級別的能源效率大幅度提高。相關(guān)目標是：
為多個異構(gòu)層（例如，傳感器、聚合、數(shù)據(jù)中心和/或云）的大規(guī)模系統(tǒng)展現(xiàn)突破性的可擴展性和效率水平。
在計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲方面實現(xiàn)系統(tǒng)性能、能源效率和魯棒性性的主要改進。
非傳統(tǒng)和傳統(tǒng)架構(gòu)同時包含在任務(wù)重，以推動分布式系統(tǒng)軟件研究和應(yīng)用的邊界。
網(wǎng)絡(luò)和通信：分布式系統(tǒng)需要系統(tǒng)層級的各個層次的高效通信機制和技術(shù)，從片上通信到數(shù)據(jù)中心之間的廣域網(wǎng)。網(wǎng)絡(luò)和通信研究是本研究的核心。主要研究領(lǐng)域包括：
體系結(jié)構(gòu)、協(xié)議、算法和系統(tǒng)，以支持大于10倍的功率效率和有線和無線通信的延遲。
探索數(shù)據(jù)中心級互連和網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新，大大提高可擴展性、減少延遲和能耗。
自優(yōu)化和彈性網(wǎng)絡(luò)，可重構(gòu)互連結(jié)構(gòu)以及高速、安全的數(shù)據(jù)鏈路。
系統(tǒng)管理：分布式系統(tǒng)管理有多個方面。必須對系統(tǒng)本身進行監(jiān)控以進行正確的操作，并且必須對其進行調(diào)整和優(yōu)化，以實現(xiàn)必要的性能和服務(wù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)的安全和隱私必須得以監(jiān)控、管理和保證。必須合理規(guī)劃、監(jiān)控和調(diào)整工作負載。為了推動所有這些領(lǐng)域的最新技術(shù)，建議研究的領(lǐng)域是：
提出和證明在整個系統(tǒng)中管理隱私和身份驗證協(xié)議的創(chuàng)新，具有便于證明的屬性和保證。
提出和證明基于大規(guī)模多租戶系統(tǒng)的配置、工作負載和數(shù)據(jù)管理的創(chuàng)新。
開發(fā)用于大規(guī)模分布式系統(tǒng)的自動預(yù)測、診斷，重新配置、優(yōu)化和修復(fù)的系統(tǒng)儀器和分析。
分布式系統(tǒng)架構(gòu)和基礎(chǔ)知識：為了實現(xiàn)異構(gòu)分布式系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展、可擴展性和更廣泛的部署，鼓勵在基于分布式系統(tǒng)的計算機科學(xué)和計算機工程核心領(lǐng)域進行研究，例如：
靈活的分布式計算基礎(chǔ)。
分布式和聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的編程范例和語言。
軟件定義的基礎(chǔ)架構(gòu)和資源虛擬化。
分布式?jīng)Q策和優(yōu)化支持。
新型計算架構(gòu)，降低在本地和遠程處理和傳輸數(shù)據(jù)的能量和時間，用于分布式計算環(huán)境中的高光譜感知、數(shù)據(jù)融合、決策和安全效應(yīng)器的啟動。
合作和協(xié)調(diào)的分布式系統(tǒng)概念，在通信挑戰(zhàn)和隔離環(huán)境中（在該環(huán)境中，有線和無線環(huán)境不一定可用、可靠或者安全的）可以擴展并正常工作，并且當(dāng)通信恢復(fù)或部分恢復(fù)時，它可以智能地同步。
（七）認知計算
認知計算是指模擬人類大腦的智能信息處理系統(tǒng)。這樣的系統(tǒng)可以自主學(xué)習(xí)，積極主動地解讀數(shù)據(jù)，有目的地執(zhí)行推理和決策，使用獲取的知識解決不熟悉的問題，并與人類進行實時的自然交互。它們不僅可以產(chǎn)生精心設(shè)計的數(shù)值問題的答案，而且可以在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)微妙的模式，為人類決策者提供“假設(shè)，理性論證和建議”。認知計算的目標是通過形成和擴展他們所感知的社會環(huán)境的模型，與當(dāng)?shù)氐牟僮魅藛T以及與全球智能網(wǎng)絡(luò)進行交互,進而執(zhí)行高度復(fù)雜的任務(wù)，創(chuàng)建可以在現(xiàn)實世界中運行的這些自主智能機器。
認知體系具有提升經(jīng)濟競爭力，促進社會效益的潛力。例如，它們幫助我們自動操作迄今為止不可能的規(guī)模的制造、行政和財務(wù)流程，幫助我們推進精神醫(yī)學(xué)進步，發(fā)展個性化教育項目，更有效地部署政府資源和社會服務(wù)，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，有效執(zhí)行防災(zāi)和環(huán)境保護，更加人道、倫理地進行防務(wù)和軍事行動，這些都只是許多巨大跨越中的一部分。這些應(yīng)用程序依賴于認知系統(tǒng)快速吸收相關(guān)信息的能力，并從松散結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的洪流中提取有意義的見解。
實現(xiàn)創(chuàng)造認知系統(tǒng)的宏偉目標需要解決以下關(guān)鍵挑戰(zhàn)：
（1）開發(fā)具有基本認知能力的系統(tǒng)，包括感知、學(xué)習(xí)、產(chǎn)生知識、推理、預(yù)測、規(guī)劃和決策；
（2）開發(fā)有效的算法和架構(gòu)，用于監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)；
（3）開發(fā)無縫人機界面；
（4）發(fā)展認知子系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)；
（5）將新的認知系統(tǒng)與現(xiàn)有的馮·諾依曼計算系統(tǒng)相結(jié)合。這需要全系統(tǒng)的方法，包括信息處理、編程范例、算法、架構(gòu)、電路、器件技術(shù)和材料開發(fā)。在技術(shù)挑戰(zhàn)之上，必須解決安全問題，以提供安全可靠的認知計算系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)。
潛在研究課題
感知和學(xué)習(xí)：為了使認知系統(tǒng)具備多種能力，并廣泛服務(wù)于我們的社會，他們必須感知環(huán)境，感知與之互動的人物或?qū)ο?，并從傳感器?shù)據(jù)中提取有用的知識，（3）還需要從人機交互和過去的經(jīng)驗及其他環(huán)境輸入中學(xué)習(xí)。為此，具體的研究需求可能包括：
?追求多模式感知技術(shù)的突破性進展，如開發(fā)感知算法，以便從原始傳感器數(shù)據(jù)中了解環(huán)境。
?正在開發(fā)中的算法
- 允許從非結(jié)構(gòu)化、未標記的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，例如通過人機交互或其他環(huán)境反饋
- 啟用上下文感知學(xué)習(xí)
- 將學(xué)習(xí)的知識或概念轉(zhuǎn)移到新的領(lǐng)域
- 允許在線學(xué)習(xí)和實時推理
?探索現(xiàn)有學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的基本限制，開發(fā)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)，并從神經(jīng)科學(xué)中獲得無監(jiān)督學(xué)習(xí)的知識。
?開發(fā)新的體系結(jié)構(gòu)和算法，以期允許以顯著減少的訓(xùn)練集達到所需的測試精度。
?進行超越最先進的深度學(xué)習(xí)模式的研究，（a）克服對離線學(xué)習(xí)的依賴，（b）減少對貼標訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求，（c）提高捕獲數(shù)據(jù)中高階結(jié)構(gòu)的能力。
?開發(fā)用于認知工作負載、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他大腦啟發(fā)的計算應(yīng)用程序的節(jié)能和低成本模擬技術(shù)。
?基于神經(jīng)元/神經(jīng)電路的新穎實現(xiàn)和編程范例的新設(shè)備，為神經(jīng)元和生物啟發(fā)計算開發(fā)基礎(chǔ)理論。特別關(guān)注的是超越現(xiàn)有的最優(yōu)秀的深入學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、超越深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）/卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、稀疏編碼數(shù)據(jù)方法的認知。
?開發(fā)適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的可重配置網(wǎng)絡(luò)，例如人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），反復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等。
?開發(fā)神經(jīng)相關(guān)模型，稀疏編碼和分布式稀疏編碼。
?探索計算機視覺：導(dǎo)航建立在對環(huán)境進行詳細的了解基礎(chǔ)上（例如在自主車輛中）。有關(guān)環(huán)境的信息可以由圖像傳感器收集，由計算機視覺系統(tǒng)處理和分析，并輸出到執(zhí)行器和機器人功能。因此，計算機視覺有時被認為是人工智能的一部分。
硬件加速學(xué)習(xí)：為了大規(guī)模部署認知計算系統(tǒng)，上述學(xué)習(xí)算法需要新的計算硬件，在不影響性能的情況下，學(xué)習(xí)算法的速度、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的大小、能耗、空間占用和成本比當(dāng)前技術(shù)更有效，而不損害性能。研究課題可能包括：
開發(fā)適用于使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和推理的超CMOS設(shè)備、材料、存儲元件，電路和架構(gòu)以及其他腦啟發(fā)式算法，從而通過以下方式模擬神經(jīng)元的動作：
– 新型設(shè)備、存儲器元件和執(zhí)行本機操作的電路，經(jīng)常以保真的方式用于學(xué)習(xí)，例如（矩陣）乘法、加法和除法
– 新的拓撲結(jié)構(gòu)，如刺激神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和推理增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可顯著提高效率、準確性、可擴展性和并減小延時。
– 基于學(xué)習(xí)反饋和可變突觸連接的允許神經(jīng)元數(shù)量變化的新拓撲
– 超CMOS硬件的新內(nèi)存和數(shù)據(jù)表示，比直接的數(shù)字表示具有更高的學(xué)習(xí)效率
– 各類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)
– 利用由超CMOS技術(shù)催生的獨特隨機和互連結(jié)構(gòu)，在超CMOS硬件中實現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)原語（突觸、神經(jīng)元、尖峰，連續(xù)可變振蕩器及其網(wǎng)絡(luò)），
?開發(fā)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他腦啟發(fā)計算的節(jié)能、低成本的技術(shù)，例如通過利用超CMOS納米器件的內(nèi)在隨機性，以及將深度學(xué)習(xí)模型有效映射到超CMOS硬件。
?開發(fā)用于機器學(xué)習(xí)的硬件結(jié)構(gòu)。
?將已建立的神經(jīng)和皮質(zhì)機制連接到超CMOS功能的硬件上。
決策：在應(yīng)對高難度、復(fù)雜的任務(wù)時，我們依靠認知計算系統(tǒng)來分析選項和權(quán)衡、評估風(fēng)險、檢測異常情況，并為不確定性下的決策提供建議。需要研發(fā)新算法來滿足這些需求。
除此之外，還有以下需求：
?開發(fā)加速戰(zhàn)術(shù)決策架構(gòu)-，在需要快于人類反應(yīng)和非傳統(tǒng)的鏈命令響應(yīng)的情況下將機器委托給機器。
?計算加密數(shù)據(jù)，支持可擴展決策系統(tǒng)的安全性。
啟用信任：為了建立對認知系統(tǒng)的信任，研究人員必須開發(fā)可靠的技術(shù)，以確保訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)保持不偏不倚，完整無缺。關(guān)鍵的需求是，一種可以驗證學(xué)習(xí)、推理和決策算法是否客觀、穩(wěn)健、確定、靈活和準確性的方法。
其他重要話題：
?人機接口：
–為自主系統(tǒng)開發(fā)無縫人機界面，包括高精度傳感器反饋IoT系統(tǒng)
–開發(fā)人員與無人機平臺之間的創(chuàng)新合作
?認知子系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)：
–開發(fā)靈活的自我優(yōu)化和自我修復(fù)網(wǎng)絡(luò)，內(nèi)存和計算單元的架構(gòu)，用以連接智能系統(tǒng)中的數(shù)十億臺設(shè)備
–與當(dāng)?shù)卣J知系統(tǒng)交互的社會規(guī)模應(yīng)用和數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)的開發(fā)，以優(yōu)化決策支持
?保安和安全：
–調(diào)查惡意和/或破壞性認知系統(tǒng)的性質(zhì)
–了解非預(yù)期有害認知系統(tǒng)的來源和風(fēng)險
（2017-05-17 本文來自“半導(dǎo)體行業(yè)觀察”）
