Phase-Change Memory in Neural Network Layers with Measurements-based Device Models

The search for energy efficient circuital implementations of neural networks has led to the exploration of phase-change memory (PCM) devices as their synaptic element, with the advantage of compact size and compatibility with CMOS fabrication technologies. In this work, we describe a methodology that, starting from measurements performed on a set of real PCM devices, enables the training of a neural network. The core of the procedure is the creation of a computational model, sufficiently general to include the effect of unwanted non-idealities, such as the voltage dependence of the conductances and the presence of surrounding circuitry. Results show that, depending on the task at hand, a different level of accuracy is required in the PCM model applied at train-time to match the performance of a traditional, reference network. Moreover, the trained networks are robust to the perturbation of the weight values, up to 10% standard deviation, with performance losses within 3.5% for the accuracy in the classification task being considered and an increase of the regression RMS error by 0.014 in a second task. The considered perturbation is compatible with the performance of state-of-the-art PCM programming techniques

Combined HW/SW Drift and Variability Mitigation for PCM-based Analog In-memory Computing for Neural Network Applications

Matrix-Vector Multiplications (MVMs) represent a heavy workload for both training and inference in Deep Neural Networks (DNNs) applications. Analog In-memory Computing (AIMC) systems based on Phase Change Memory (PCM) has been shown to be a valid competitor to enhance the energy efficiency of DNN accelerators. Although DNNs are quite resilient to computation inaccuracies, PCM non-idealities could strongly affect MVM operations precision, and thus the accuracy of DNNs. In this paper, a combined hardware and software solution to mitigate the impact of PCM non-idealities is presented. The drift of PCM cells conductance is compensated at the circuit level through the introduction of a conductance ratio at the core of the MVM computation. A model of the behaviour of PCM cells is employed to develop a device-aware training for DNNs and the accuracy is estimated in a CIFAR-10 classification task. This work is supported by a PCM-based AIMC prototype, designed in a 90-nm STMicroelectronics technology, and conceived to perform Multiply-and-Accumulate (MAC) computations, which are the kernel of MVMs. Results show that the MAC computation accuracy is around 95% even under the effect of cells drift. The use of a device-aware DNN training makes the networks less sensitive to weight variability, with a 15% increase in classification accuracy over a conventionally-trained Lenet-5 DNN, and a 36% gain when drift compensation is applied

Decoding Algorithms and HW Strategies to Mitigate Uncertainties in a PCM-Based Analog Encoder for Compressed Sensing

Analog In-Memory computing (AIMC) is a novel paradigm looking for solutions to prevent the unnecessary transfer of data by distributing computation within memory elements. One such operation is matrix-vector multiplication (MVM), a workhorse of many fields ranging from linear regression to Deep Learning. The same concept can be readily applied to the encoding stage in Compressed Sensing (CS) systems, where an MVM operation maps input signals into compressed measurements. With a focus on an encoder built on top of a Phase-Change Memory (PCM) AIMC platform, the effects of device non-idealities, namely programming spread and drift over time, are observed in terms of the reconstruction quality obtained for synthetic signals, sparse in the Discrete Cosine Transform (DCT) domain. PCM devices are simulated using statistical models summarizing the properties experimentally observed in an AIMC prototype, designed in a 90 nm STMicroelectronics technology. Different families of decoders are tested, and tradeoffs in terms of encoding energy are analyzed. Furthermore, the benefits of a hardware drift compensation strategy are also observed, highlighting its necessity to prevent the need for a complete reprogramming of the entire analog array. The results show >30 dB average reconstruction quality for mid-range conductances and a suitably selected decoder right after programming. Additionally, the hardware drift compensation strategy enables robust performance even when different drift conditions are tested

Rapporto 2007 su consumo e dipendenze da sostanze in Emilia-Romagna.

Report on the state of legal and illegal substances use in the territory of Emilia-Romagna Region.Il report analizza il fenomeno delle dipendenze nel territorio della Regione Emilia-Romagna. La descrizione del fenomeno si sviluppa intorno all\u27analisi degli indicatori individuati dall\u27Osservatorio Europeo delle Dipendenze di Lisbona (OEDT): 1-uso di sostanze nella popolazione generale (questo indicatore va a rilevare i comportamenti nei confronti di alcol e sostanze psicoattive da parte della popolazione generale); 2-prevalenza d\u27uso problematico delle sostanze psicoattive; 3-domanda di trattamento degli utilizzatori di sostanze; 4-mortalit? degli utilizzatori di sostanze; 5-malattie infettive. Altri due importanti indicatori che si stanno sviluppando, e che vengono qui illustrati, sono l\u27analisi delle Schede di Dimissione Ospedaliera (SDO) e gli indicatori relativi alle conseguenza sociali dell\u27uso di droghe (criminalit? droga correlata). Inoltre sono state applicate diverse metodologie standard di stima sia per quantificare la quota parte sconosciuta di utilizzatori di sostanze che non afferiscono ai servizi, sia per identificarne alcune caratteristiche

A genome-wide association study for survival from a multi-centre European study identified variants associated with COVID-19 risk of death

: The clinical manifestations of SARS-CoV-2 infection vary widely among patients, from asymptomatic to life-threatening. Host genetics is one of the factors that contributes to this variability as previously reported by the COVID-19 Host Genetics Initiative (HGI), which identified sixteen loci associated with COVID-19 severity. Herein, we investigated the genetic determinants of COVID-19 mortality, by performing a case-only genome-wide survival analysis, 60 days after infection, of 3904 COVID-19 patients from the GEN-COVID and other European series (EGAS00001005304 study of the COVID-19 HGI). Using imputed genotype data, we carried out a survival analysis using the Cox model adjusted for age, age2, sex, series, time of infection, and the first ten principal components. We observed a genome-wide significant (P-value < 5.0 × 10-8) association of the rs117011822 variant, on chromosome 11, of rs7208524 on chromosome 17, approaching the genome-wide threshold (P-value = 5.19 × 10-8). A total of 113 variants were associated with survival at P-value < 1.0 × 10-5 and most of them regulated the expression of genes involved in immune response (e.g., CD300 and KLR genes), or in lung repair and function (e.g., FGF19 and CDH13). Overall, our results suggest that germline variants may modulate COVID-19 risk of death, possibly through the regulation of gene expression in immune response and lung function pathways

Host genetics and COVID-19 severity: increasing the accuracy of latest severity scores by Boolean quantum features

The impact of common and rare variants in COVID-19 host genetics has been widely studied. In particular, in Fallerini et al. (Human genetics, 2022, 141, 147–173), common and rare variants were used to define an interpretable machine learning model for predicting COVID-19 severity. First, variants were converted into sets of Boolean features, depending on the absence or the presence of variants in each gene. An ensemble of LASSO logistic regression models was used to identify the most informative Boolean features with respect to the genetic bases of severity. After that, the Boolean features, selected by these logistic models, were combined into an Integrated PolyGenic Score (IPGS), which offers a very simple description of the contribution of host genetics in COVID-19 severity.. IPGS leads to an accuracy of 55%–60% on different cohorts, and, after a logistic regression with both IPGS and age as inputs, it leads to an accuracy of 75%. The goal of this paper is to improve the previous results, using not only the most informative Boolean features with respect to the genetic bases of severity but also the information on host organs involved in the disease. In this study, we generalize the IPGS adding a statistical weight for each organ, through the transformation of Boolean features into “Boolean quantum features,” inspired by quantum mechanics. The organ coefficients were set via the application of the genetic algorithm PyGAD, and, after that, we defined two new integrated polygenic scores (IPGSph1 and IPGSph2). By applying a logistic regression with both IPGS, (IPGSph2 (or indifferently IPGSph1) and age as inputs, we reached an accuracy of 84%–86%, thus improving the results previously shown in Fallerini et al. (Human genetics, 2022, 141, 147–173) by a factor of 10%

Studio e realizzazione di circuiti per la sincronizzazione di wake-up radio

La natura wireless delle tecnologie per IOT si accosta nella maggior parte dei casi allo sviluppo di sistemi alimentati a batteria o comunque con un basso fabbisogno energetico. Infatti, la portabilità e l’affidabilità degli smart objects sono direttamente collegate con la loro autonomia energetica. In alcuni casi risulta impossibile, o comunque non conveniente, alimentare i sistemi con la rete elettrica (si pensi al controllo degli spazi agricoli); alternativamente, è necessario garantire la loro utilizzabilità in mancanza di fonti di energia convenzionali, come per esempio nelle applicazioni di sicurezza e monitoraggio, studiate per funzionare in situazioni critiche. Anche per questo motivo, la ricerca, sia in ambito accademico che industriale, ha compiuto notevoli sforzi nello sviluppare nuove tecnologie orientate al basso consumo energetico: i cosiddetti sistemi (ultra-)low power. Questa tesi, sviluppata presso il Centro di Ricerca sui Sistemi Elettronici “Ercole de Castro” dell’Università di Bologna, si focalizza sul progetto di un sistema di controllo digitale dedicato alla sincronizzazione ed alla gestione di Wake-Up Radio. Nel capitolo 1 si tratta in maniera più specifica le architetture di trasmettitori e ricevitori a basso consumo, introducendo il concetto di Wake-Up Radio. Nel capitolo 2 vengono esposte le caratteristiche e le funzionalità offerte dalle Wake-Up Radio. Nel capitolo 3 si presenta il problema della sincronizzazione nei sistemi wireless ed alcune soluzioni ad esso associate. Nel capitolo 4 viene illustrato il sistema digitale e il suo processo di sintesi. Vengono anche ri-portate le principali prestazioni di interesse. Nel capitolo 5 l’architettura viene ottimizzata per ridurne ulteriormente il consumo. Alla fine dell’elaborato sono presentate le conclusioni di questo lavoro di tesi, cercando di discuterne eventuali sviluppi futuri, cercando di aver contribuito positivamente in questo ambito di ricerca stimolante ed in costante evoluzione

Valutazione delle prestazioni di reti ad accesso multiplo basate su visible light communication

Nella società odierna, le telecomunicazioni costituiscono un’esigenza fondamentale della vita quotidiana. Difatti, il mercato della ICT (Information and Communications Technology) è in costante espansione, e viene accompagnato da un rapido sviluppo di nuove tecnologie. In particolare, si assiste a un sempre più rilevante ruolo svolto dalle comunicazioni ottiche, ovvero sfruttanti la luce: in questo contesto, il quale comprende diversi rami ingegneristici, si stanno progressivamente affermando nuove forme di comunicazione basate sulla luce visibile, la cosiddetta Visible Light Communication (VLC). Con questa Tesi ci si propone di implementare con Simulink e stateflow di Matlab il livello MAC (Medium Access Control), basato sullo standard IEEE 802.15.7 per le VLC e valutarne le prestazioni. Prescinde da questa Tesi la parte di implementazione su scheda stessa che è lasciata per sviluppi futuri. Nel capitolo uno si introducono le VLC e si discutono i principali scenari attuali dove possono diffondersi. Nel capitolo 2, si mostrano le principali linee guida afferenti agli standard che sono risultate necessarie per sviluppare lo strato MAC. Nei capitoli 3 e 4 si mostra come il layer sviluppato possa essere utilizzato in due principali situazioni: nel capitolo 3 è descritta la realizzazione di una comunicazione punto-punto, ovvero con un trasmettitore e un ricevitore; nel capitolo 4 è descritta l’implementazione di una rete di nodi, ambito in cui il livello MAC risulta indispensabile. Per ognuna delle situazioni si illustrano scelte e caratteristiche dei sistemi simulati e i risultati ottenuti, cercando di coprire diverse eventualità che intercorrono, più in generale, nella gestione e implementazione di sistemi di telecomunicazione wireless