Mezunumuz Rabia Yazıcıgil, GRAND Decoder Projesi’ni GazeteSU’ya anlattı

Sabancı Üniversitesi Elektronik Mühendisliği Programı 2009 mezunumuz ve Boston Üniversitesi Öğretim Üyesi Rabia Tuğçe Yazıcıgil, GRAND (Guessing Random Additive Noise Decoding) adlı projenin detaylarını GazeteSU ile paylaştı. Rabia Yazıcıgil ile gerçekleştirdiğimiz röportajı aşağıda okuyabilirsiniz.

RabiaYazıcıgil

Proje hakkında detay verebilir misiniz?

Bir cihazdan ötekine aktarılan bütün veriler, çevredeki gürültünün bilgiyi bozma etkisine karşı korunabilmek için verinin sonuna eklenen bir kod kullanır. Alınan mesaj, kullanılan kodun yapısına spesifik olarak geliştirilen karmaşık bir decoder algoritmasından geçer. Boston Üniversitesi’ndeki araştırmacıların MIT ve İrlanda’daki Maynooth Üniversitesi ile birlikte geliştirdiği yeni çip, kod spesifik decoder ihtiyacını ortadan kaldırıyor, ve her tür datayı decode edebilecek evrensel bir çözüm sunuyor. Bu çip yakın zamanda geliştirilen Guessing Random Additive Noise Decoding (GRAND) adlı algoritmanın ilk kez hayata geçirilmiş hali. 

GRAND decoder, oluşabilecek gürültüleri ihtimallerine göre sıralar ve sırayla bunları kullanarak verinin doğru bir şekilde düzeltilebildiğini test eder. Decoder kanaldaki gürültüyü modeller ve azalan olasılık sırasında denemeler yapar. Örneğin, en olası ihtimal verinin hiç bozulmaması olacağı için ilk önce veride bozunum olmadığını kabul ederek bunu kontrol eder. Eğer kontrol başarısız olursa, sonraki en yüksek olasılık veride bir bitlik bozunum olduğudur. Bu sırada devre bir bit hata olan diziler oluşturur ve bunları tek tek kontrol eder. Eğer hala bulunamadıysa aynı şekilde iki bit hatalı olasılıkları dener, ve böyle devam eder. Bu metod sadece gürültünün kendisine odaklandığı için, hangi kod yapısının kullanıldığından bağımsızdır ve dolayısıyla evrenseldir.

Projede neyi hedefliyorsunuz ve geliştirdiğiniz çipin ne tür avantajları olacak?

Projedeki hedef bir kanaldan gönderilen her türlü veriyi yüksek performans ile decode edebilecek tek bir evrensel sistem donanımı tasarlamak. Bu çip, herhangi bir kod yapısında hata düzeltme kapasitesini dinamik olarak arttırmayı sağlayacak. Kod yapısına uygulamaya göre sonradan karar verebilme özelliği ile GRAND decoder sisteme esneklik kazandırmıştır. Tek bir çip koda özgün çiplerin yerini alacak ve böylece daha küçük alanda, yüksek enerji verimliliği sağlayacaktır.

GrandChip

ESSCIRC 2021

Projedeki sizin göreviniz nedir? Sizin dışınızda bu çalışmada kimler görev alacak?

GRAND algoritması teorik olarak MIT’den Muriel Medard ve Maynooth Üniversitesi’nden Ken Duffy tarafından sunulmus ve gelistirilmistir. Asistan Profesör Rabia Tuğçe Yazıcıgil’in Boston Üniversitesi’ndeki araştırma grubunda bulunan Arslan Riaz ve Vaibhav Bansal, Profesör Yazıcıgil öncülüğünde GRAND algoritmasını kullanan bir çipi başarılı bir şekilde tasarlamıştır. Bu tasarım 40 nm CMOS teknolojisi kullanılarak üretilmiş ve yüksek performans ve enerji verimliliğini gösteren ölçümleri yapılmıştır.  

Projeniz şu an hangi aşamada? Ne zaman hayata geçmesi bekleniyor?

Çipin ilk jenerasyon tasarımı hali hazırda test edilmiş ve sonuçları IEEE European Solid-State Circuit Conference’da sunulmuştur. Takım şimdi alıcıdan gürültü hakkında bilgi alan ve daha verimli bir algoritmayla daha doğru sonuçlar üretmeyi hedefleyen yeni jenerasyon çip üzerinde çalışıyor. Bu çip 5G, nesnelerin interneti ve veri saklama sistemleri gibi pek çok haberleşme uygulamalarında kullanılabilecek.

Bu çalışmanın önemine dair düşüncelerinizi ve değerlendirmelerinizi bizimle paylaşır mısınız?

Geleneksel decoderlara karşı GRAND decoder kod yapısından bağımsız, iletişim sistemlerinde devrim yaratacak tamamen farklı bir yaklaşım kullanıyor. Veri aktarımı tek bir çip ile pek çok farklı uygulamayı destekleyen herhangi bir kod yapısı kullanarak hızlı ve düşük enerjili bir şekilde yapılabiliyor. Üstelik yeni keşfedilecek kod yapılarını da destekleyecek şekilde, geleceğe uyumlu bir tasarım! Tasarlanan çip, tüm uygulamalarda yaygın olarak kullanılan ancak ihtiyaç duyduğu donanımlardan dolayı kullanımı limitlenen bazı kod yapılarının hata düzeltme yeteneğini de geliştirecek.

İlk Yayınlanma Tarihi: 05.10.2021 15:45:46