Hardware Evolucionário

Apresentação em tema: "Hardware Evolucionário"— Transcrição da apresentação:

1 Hardware Evolucionário
EVOLVABLE HARDWARE Aplicação de Computação Evolucionária no Projeto, Otimização e Síntese de Sistemas

2 Sumário O que é Evolvable Hardware? Taxonomia Exemplos de Aplicação;
Projeto de Sistemas Digitais; Projeto de Sistemas Analógicos; Projeto de Circuitos Integrados CMOS; Robótica; Plataforma de Evolução de Circuitos Projetos na Engenharia Civil Futuro da Área

3 O Que é Evolvable Hardware?
Área que investiga a aplicação de Computação Evolucionária no projeto, otimização ou síntese de sistemas de hardware: circuitos eletrônicos; robôs; controladores; outras estruturas (civil, mecânica, física, etc); “Evoluir ao invés de projetar”

4 Evolvable Hardware Projeto de Sistemas Otimização Síntese
determinação de valores e/ou tipos dos componentes empregados no projeto de um sistema; Otimização determinação dos valores ótimos (semi-ótimos) dos valores ou dimensões dos componentes de um sistema; Síntese identificação da estrutura/arquitetura de um sistema e a determinação dos componentes (tipos e valores).

5 Projeto e Síntese Sistema Evolucionário Simulador ou Circuito
Reconfigurável avaliação Sistema Evolucionário Hardware Sintetizado componentes objetivos estrutura

6 Circuitos Eletrônicos Reconfiguráveis
Dispositivos reconfiguráveis deram origem ao uso de Algoritmos Genéticos para a evolução de circuitos. FPGA (Field Programmable Gate Arrays) Palavras binárias programam a RAM do FPGA Genótipo ==> memória do dispositivo Fenótipo ==> circuito eletrônico

7 FPGA possui alta capacidade lógica alta flexibilidade
Consiste de um array de blocos lógicos dissociados e de recursos de interconecção configuráveis pelo usuário. possui alta capacidade lógica alta flexibilidade utiliza SRAM para programar conecções está transformando o projeto de circuitos digitais requer ferramentas de software para projetos

8 Estrutura da FPGA Programa conexões

9 Surgimento de EHW baseou-se na semelhança dos cromossomos de GAs com a palavra binária que configura um circuito programável Genótipo - (0,1,1,0,1,1...) CI programável GA Seleção, Crossover, Mutação ... Avaliação

10 TAXONOMIA EHW Processo de Avaliação do Hardware Tipo de Sistema
Evolucionário Área de Aplicação Plataforma Evolutiva Circuitos Programáveis Hardware Dedicado Intrínsico Extrínsico Circuitos em geral VLSI Simuladores Robótica Civil, Mecânica, Química, Física, etc Programação Genética GA Tradicional Programação Evolucionária

11 Eletrônica Evolutiva Evolução Extrínseca Evolução Intrínseca
Avaliação feita por simuladores ( SPICE, SIMON) Requerem muito tempo para avaliar os circuitos Não consideram todas as propriedades da física do meio eletrônico Podem sintetizar circuitos que não funcionam quando implementados no meio real Evolução Intrínseca Avaliação feita em plataformas reconfiguráveis Síntese de circuitos digitais: FPGA Síntese de circuitos analógicos: FPAA

12 Exemplos de Aplicações em Eletrônica
Lógica Combinacional (Digital); Lógica Sequencial (Digital); Lógica de Transistores (Digital/Analog); VLSI Analógico(Otimização); Filtros Passivos (Analógico); Amplificadores (Analógico); Circuitos baseados em capacitores chaveados

13 Modelagem de EHW Decodificação: cromossoma  circuito
Representação: circuito  cromossoma Decodificação: cromossoma  circuito Avaliação: erro da saída obtida através de simulação/teste do circuito Operadores Genéticos:crossover, mutação

14 Circuitos Analógicos Gene codifica componentes, valores e conexões
. . . . . . Gene Gene codifica componentes, valores e conexões

15 Representação por cadeia linear de genes
..... 1 2 3 4 5 1 2 3 NPN 2 4 C 10uF 3 5 R 10k . Cada gene codifica um componente;

16 Evolução de uma Unidade de Controle de um Computador
Barramento R Gmsr Main Store Read Gmsw Address Input Write Cmar W MAR Embr Cmbr Gmbr MBR Eir Cir Gir IR Epc Cpc Gpc PC Edo Cdo Gdo D0 Calu ALU Ealu Galu

17 Projeto de Sistemas Analógicos
Síntese automática de: Amplificadores Operacionais; Sintonizadores Filtros analógicos passivos Etc

18 Síntese automática de filtros analógicos
Filtros analógicos passivos: constituídos por resistores, capacitores e indutores discretos; Especificação e avaliação do sistema é feita no domínio da frequência; Algoritmo busca por melhor projeto no espaço, contendo topologias organizadas em malhas; Cada Gene é uma malha do circuito.

19 Representação Cada gene representa uma malha, que é composta por dois
ValR ValC Gene representante da Malha 1 = (R, ValR, C, ValC) Cada gene representa uma malha, que é composta por dois elementos. No caso da Malha 1, R e C determinam a natureza do elemento e ValR eValC seus respectivos valores.

20 Operadores Mutação pode alterar natureza ou valor do componente;
Aumento de tamanho de cromossomo aumenta o cromossomo de 1 gene, isto é, acrescenta uma malha ao circuito;

21 Avaliação Avaliação é realizada no domínio da frequência de interesse do projeto; Fórmula Geral: A aptidão é determinada por um somatório ao longo das frequências de interesse; (Ti - Oi) é o desvio entre a resposta obtida Oi e a desejada Ti; Ai deve ser definido de modo a penalizar mais fortemente erros em bandas de frequência mais importantes no projeto. “Total” é o número de pontos de frequência que se deseja avaliar.

22 Exemplo de Aplicação Projeto de um filtro Passa-Faixa, com banda passante entre 2000 Hz e 3000 Hz; Apenas valores de resistores, indutores e capacitores comerciais são usados pelo GA; Valores dos componentes abrangem diversas ordens de grandeza (de mOhms à MOhms, de nF à mF, de nH à mH).

23 Filtro Evoluído: Cinco malhas: C- R, L-C, L-R, L-C e C-R.

24 Resposta em Frequência do Filtro Evoluído

25 Projetos CMOS Analógicos
CMOS - Complementary Metal-Oxide Silicon; Usar evolução para projetar circuitos em um nível ainda mais baixo, o de transistores; Comportamento de circuitos analógicos é fortemente determinado pelo comprimento e largura de transistores Região de Operação (Inversão fraca e forte) determina consumo do circuito.

26 Transistor NMOS a Nível de Camadas Semicondutoras
W G S Difusão N L Polisilício Relação W/L determina comportamento do transistor

27 Exemplo de Aplicação: Amplificador Operacional Classe A

28 Representação Cada cromossomo deve codificar as dimensões dos oito transistores, W / L, a corrente de polarização e o valor do capacitor de compensação; W L W L I C

29 Avaliação Problema com múltiplos objetivos
Método de Minimização de Energia Diversos requisitos podem ser escolhidos para avaliar o desempenho do circuito: Ganho / Banda-Passante; Slew-Rate; Consumo; Capacidade de carga.

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32 Evolução Intrínseca Avaliação em plataformas reconfiguráveis
FPAA: Field Programmable Analogic Array FPAA dispõe de componentes analógicos e recursos para conexão Algoritmo Genético configura interconexões Sinais de saída são lidos, convertidos para digital e o circuito é avaliado

33 PAMA: Programmable Analog Multiplexer Array
PLATAFORMA RECONFIGURÁVEL ANALÓGICA PARA A EVOLUÇÃO INTRÍNSECA DE CIRCUITOS PAMA: Programmable Analog Multiplexer Array Sistema de desenvolvimento de EHW Hardware Reprogramável Algoritmo Evolucionário

34 Circuito Reconfigurável Analógico
Três camadas: Componentes discretos Multiplexadores analógicos Barramento analógico Cada terminal de componente é conectado a uma linha do barramento analógico através de um multiplexador analógico. Cromossoma binário Cada gene configura um multiplexador

35 Circuito Reconfigurável Analógico

36 AG - Representação

37 O Processo Evolucionário na PAMA
População inicial aleatória Cromossomos ( bits de controle ) Avaliação: Resposta do circuito é comparada com a resposta desejada Nova população: Steady-State, crossover e mutação

38 PAMA – versão 3 Interface Circuito Reconfigurável Analógico
Placa de comunicação multifuncional Download dos bits do cromossoma Conversão A/D - sinais para avaliação do circuito Circuito Reconfigurável Analógico 32 mux/demux 16x1 (conecta, por exemplo, até 16 componentes de 2 terminais ou 10 de 3 terminais) 16 linhas no barramento analógico (interconexões) 16 octal tri-state latches (armazena cromossoma)

39 PAMA

40 PAMA Algoritmo Evolucionário

41 PAMA Placa de aquisição

42 PAMA Hardware Reprogramável

43 Circuito Reconfigurável Analógico

44 Circuito Reconfigurável Analógico Mux/Demux Analógicos

45 Circuito Reconfigurável Analógico Barramento Analógico

46 Circuito Reconfigurável Analógico Componentes Discretos

47 Circuito Reconfigurável Analógico Bits do Cromossoma

48 Fotografia do Circuito da PAMA

49 Exemplos Ou-exclusivo Multiplexador 2x1 Amplificador Operacional
Sintetizar um circuito com várias entradas Amplificador Operacional Vários objetivos na função de avaliação Amplificador Logarítmico Componentes discretos de granularidade alta (OPAMPs)

50 Multiplexador 2x1 Parâmetros do AG: População : 100 Gerações : 50
Crossover : 0.7 Mutação : 0.10 Steady State: 100 Normalização Exponencial : 0.9

51 Multiplexador 2x1 Componentes discretos Canais externos (6)
oito transistores e quatro resistores Canais externos (6) Fonte de alimentação (+2V) Referência negativa (-2V) Entrada 1 (500Hz) Entrada 2 (500Hz) Entrada 3 (sinal de seleção do mux evoluído 100Hz) Saída Função de Avaliação Erro = ( saída desejada – saída do circuito )2

52 Multiplexador 2x1 Amostras de cada sinal : 150
Circuitos avaliados : 103 Espaço de Busca : 1038 Tempo de evolução : 4 minutos (150 amostras * 4 sinais * 5000 indivíduos * 0.08ms por conversão = 240s). Saída computada de acordo com sinal de seleção (entrada 3): se igual a –2V, então a saída deveria ser igual à entrada 2; caso contrário, a saída deveria ser igual à entrada 1.

53 Multiplexador 2x1: três entradas
( input1, input2, select ) e saída

54 Circuito do Multiplexador Analógico 2x1 evoluído

55 Circuito do Multiplexador Analógico 2x1 evoluído com as resistências internas dos multiplexadores do CRA

56 Tolerância à Falhas e Auto-Reparo
Sintetizar circuito usados em ambientes hostis: Missões Espaciais; Locais subterrâneos; Locais de difícil acesso; Ambientes Submarinos.

57 Tolerância à Falhas e Auto-Reparo
Exemplo de experimento de auto-reparo.

58 Tolerância à Falhas e Auto-Reparo Inversor

59 Tolerância à Falhas e Auto-Reparo
Gerações: 25 População: 40 Crossover: 65% Mutação: 5% Steady State: 10 Normalização Exponêncial: 90 Herança Genética: 10 Experimentos: 5

60 Tolerância à Falhas e Auto-Reparo Inversor Reparado

61 Projeto de Ligações de Estruturas Metálicas (civil)
Ligações levam a inúmeros detalhes e restrições

62 Objetivo Utilizar computação evolucionária na determinação dos diversos parâmetros de uma ligação através do método das componentes.

63 Exemplo Adotado

64 Exemplo 1 Variação do diâmetro dos parafusos  limites mínimos e máximos Distâncias ajustadas pelo valor limite População de 100 indivíduos Taxa de crossover: 0,70 Taxa de mutação: 0,10

65 Exemplo 2 Variação do diâmetro dos parafusos e dos espaçamentos verticais Restrições de distâncias mínimas e máximas População de 500 indivíduos Taxa de crossover: 0,70 Taxa de mutação: 0,10

66 Exemplo 3 Variação do diâmetro dos parafusos, espaçamentos verticais e horizontais Restrições de distâncias mínimas e máximas População de 2000 indivíduos Taxa de crossover: 0,70 Taxa de mutação: 0,10

67 Resultados Resultados altamente satisfatórios
Existência de várias configurações que levam a um mesmo valor de momento fletor Aperfeiçoamento: inclusão de um novo critério custo Aptidão calculada a partir do fator momento / custo

68 Futuro da Área Projetos de sistemas eletrônicos mais complexos, como aqueles destinados ao reconhecimento de padrões (arquitetura não conhecida); Evolução em plataformas que reproduzam com maior fidelidade as condições das aplicações (placas reconfiguráveis); Evolução de Sistemas de Hardware auto-reconfiguráveis e tolerante à falhas. Aplicações em outras áreas da engenharia, física etc