JP2017538192A - シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアに基づくセンサ・システム、およびセンサの動作を最適化する方法 - Google Patents

Abstract

【課題】シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアに基づくセンサシステムを提供する。【解決手段】センサ・システムは、エネルギー蓄積デバイスと、エネルギー蓄積デバイスに電気的に結合された断続的エネルギー放出デバイスであって、エネルギー蓄積デバイスに、蓄積されたエネルギーを断続的に放出させる断続的エネルギー放出デバイスと、エネルギー蓄積デバイスに電気的に結合されたセンサと、センサに電気的に結合されたレジスタであって、センサからの読み取り値を格納するレジスタと、センサに電気的に結合されたシナプス・ニューラル・ネットワーク・コアであって、センサからの読み取り値を、読み取り値およびコンテキスト・オブジェクトから生成される合成コンテキストベース・オブジェクトに変換するシナプス・ニューラル・ネットワーク・コアと、シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアに電気的に結合されたトランスポンダと、トランスポンダ内のストレージ・バッファであって、トランスポンダによって監視システムに送信するために合成コンテキストベース・オブジェクトを格納するストレージ・バッファとを備える。【選択図】図５

Description

本発明は電子デバイスの分野に関し、詳細には、物理的条件の検出に使用される電子デバイスに関する。さらに詳細には、本発明はシナプス・ニューラル・ネットワーク（synaptic neural network）をセンサ・システムに組み込むことに関する。

センサは、熱、圧力、加速度などのさまざまな物理的条件を検出する。その後、そのようなセンサからの読み出し値は、環境の詳細な説明の確立に使用される。

本発明は、シナプス・ニューラル・ネットワーク（synaptic neural network）を組み込んだセンサ・システムを提供する。

本発明の１つの態様では、センサ・システムは、エネルギー蓄積デバイスと、エネルギー蓄積デバイスに電気的に結合された断続的エネルギー放出デバイスであって、エネルギー蓄積デバイスに、蓄積されたエネルギーを断続的に放出させる断続的エネルギー放出デバイスと、エネルギー蓄積デバイスに電気的に結合されたセンサと、センサに電気的に結合されたレジスタであって、センサからの読み取り値を格納するレジスタと、センサに電気的に結合されたシナプス・ニューラル・ネットワーク・コアであって、センサからの読み取り値を、読み取り値およびコンテキスト・オブジェクトから生成される合成コンテキストベース・オブジェクトに変換するシナプス・ニューラル・ネットワーク・コアと、シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアに電気的に結合されたトランスポンダと、トランスポンダ内のストレージ・バッファであって、トランスポンダによって監視システムに送信するために合成コンテキストベース・オブジェクトを格納するストレージ・バッファとを備える。

本発明の別の態様では、センサ動作を最適化する方法は、電気エネルギーをエネルギー蓄積デバイスに蓄積することと、蓄積された電気エネルギーをエネルギー蓄積デバイスからセンサに断続的に放出することであって、エネルギー蓄積デバイスから断続的に放出される蓄積された電気エネルギーがセンサ内の１つまたは複数の検出ユニットをアクティブにする、放出することと、センサ内の１つまたは複数の検出ユニットによってセンサ読み取り値を捕捉することと、読み取り値を格納のためにレジスタに送信することと、読み取り値をレジスタからシナプス・ニューラル・ネットワーク・コアに読み込むことと、シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアによって読み取り値を合成事象識別子（synthetic event identifier）に変換することであって、この合成事象識別子が読み取り値およびコンテキスト・オブジェクトから生成される、変換することと、合成事象識別子をトランスポンダ・デバイス上のレジスタに読み込むことと、合成事象識別子をトランスポンダ・デバイスから監視システムに送信することとを含む。

本発明の別の態様では、センサ・システムは、エネルギー蓄積デバイスと、エネルギー蓄積デバイスに電気的に結合された断続的エネルギー放出デバイスであって、エネルギー蓄積デバイスに、蓄積されたエネルギーを断続的に放出させる断続的エネルギー放出デバイスと、断続的エネルギー放出デバイスに電気的に結合されたシナプス・ニューラル・ネットワーク・コアであって、センサからの読み取り値を、読み取り値およびコンテキスト・オブジェクトから生成される合成コンテキストベース・オブジェクトに変換するシナプス・ニューラル・ネットワーク・コアと、シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアに電気的に結合されたトランスポンダと、トランスポンダ内のストレージ・バッファであって、トランスポンダによって監視システムに送信するために合成コンテキストベース・オブジェクトを格納するストレージ・バッファとを備える。

ここで、添付の図面を例のみとして参照し、本発明の実施形態について説明する。

本開示を実装できるシステムおよびネットワークの例を示す図である。 本開示の１つまたは複数の実施形態に記載されたセンサ・システムのアーキテクチャの例を説明する図である。 図２で説明されたセンサ・システムの追加の詳細を示す図である。 図３に示された１つまたは複数のコンポーネントの追加の回路の詳細を説明する図である。 センサおよびシナプス・ニューラル・ネットワーク・コアの詳細な例を示す図である。 図５で説明されたセンサ内の興奮性検出器および抑制性検出器（excitatoryand inhibitory detectors）によって記録された特徴の例を示す表である。 合成コンテキストベース・オブジェクトの例を説明する図である。 本開示の１つまたは複数の実施形態で使用されるトランスポンダ・デバイスの例を示す図である。 センサ動作を最適化するために１つまたは複数のハードウェア・デバイスによって実行される１つまたは複数の動作を示すハイレベルフローチャートである。

本発明は、システム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはこれらの組合せにすることができる。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を含んでいる１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体を含んでもよい。

コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによって使用するための命令を保持および格納できる有形のデバイスにすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光ストレージ・デバイス、電磁ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、またはこれらの任意の適切な組合せにすることができるが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のさらに具体的な例の非網羅的リストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：random access memory）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：read-onlymemory）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：erasableprogrammable read-only memoryまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：static random access memory）、ポータブル・コンパクト・ディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：compact disc read-only memory）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：digital versatile disk）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）・ディスク、パンチカードまたは命令が記録されている溝の中の隆起構造などの機械的にエンコードされるデバイス、およびこれらの任意の適切な組合せを含む。本明細書において使用されているコンピュータ可読記憶媒体は、本質的に、電波またはその他の自由に伝搬する電磁波、導波管またはその他の送信媒体を伝搬する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、あるいはワイヤを介して送信される電気信号などの一時的信号であると解釈されるべきではない。

本明細書に記載されたコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体から各コンピューティング・デバイス／処理デバイスへ、またはネットワーク（例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、または無線ネットワークあるいはこれらの組合せ）を介して外部コンピュータまたは外部ストレージ・デバイスへダウンロードすることができる。このネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線送信、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバあるいはこれらの組合せを備えてもよい。各コンピューティング・デバイス／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェイスは、コンピュータ可読プログラム命令をネットワークから受信し、それらのコンピュータ可読プログラム命令を各コンピューティング・デバイス／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に格納するために転送する。

本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ：instruction-set-architecture）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、あるいは、Ｊａｖａ（Ｒ）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む１つまたは複数のプログラミング言語の任意の組合せで記述されたソース・コードまたはオブジェクト・コードにしてもよい。コンピュータ可読プログラム命令は、ユーザのコンピュータ上で全体的に実行すること、ユーザのコンピュータ上でスタンドアロン・ソフトウェア・パッケージとして部分的に実行すること、ユーザのコンピュータ上およびリモート・コンピュータ上でそれぞれ部分的に実行すること、あるいはリモート・コンピュータ上またはサーバ上で全体的に実行することができる。後者のシナリオでは、リモート・コンピュータを、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：local area network）または広域ネットワーク（ＷＡＮ：wide areanetwork）を含む任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続することができ、または接続を、（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用してインターネットを介して）外部コンピュータに対して行うことができる。一部の実施形態では、本発明の態様を実行するために、例えばプログラマブル論理回路、フィールドプログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：field-programmable gate array）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ：programmable logic array）を含む電子回路は、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、電子回路をカスタマイズするためのコンピュータ可読プログラム命令を実行できる。

本発明の態様は、本明細書において、本発明の実施形態に記載された方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して説明される。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、ならびにフローチャート図またはブロック図あるいはその両方に含まれるブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装できると理解されるであろう。

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて規定された機能／動作を実装するための手段を構築するように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、またはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供されて、マシンを作り出すものであってよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、命令が格納されたコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて規定された機能／動作の態様を実装する命令を含んでいる製品を備えるように、コンピュータ可読記憶媒体に格納され、コンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、またはその他のデバイスあるいはこれらの組合せに、特定の方法で機能するように指示するものであってもよい。

コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、その他のプログラマブル装置、またはその他のデバイス上で実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックにおいて規定された機能／動作を実装するように、コンピュータ実装プロセスを生成するべく、コンピュータ、その他のプログラマブル・データ処理装置、またはその他のデバイス上にロードされ、コンピュータ、その他のプログラマブル装置、またはその他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させるものであってもよい。

ここで図を参照すると、特に図１において、本発明の実装形態によって、または本発明の実装形態において、あるいはその両方で利用できるシステムおよびネットワークの例のブロック図が示されている。コンピュータ１０２に関して、およびコンピュータ１０２内で示されるハードウェアおよびソフトウェアの両方を含んでいるアーキテクチャの例の一部または全部は、ソフトウェア配置サーバ１５０または図２に示された監視システム２０２あるいはその両方によって利用できることに注意するべきである。

コンピュータ１０２の例は、システム・バス１０６に結合されたプロセッサ１０４を含んでいる。プロセッサ１０４は１つまたは複数のプロセッサを利用することができ、各プロセッサは１つまたは複数のプロセッサ・コアを備える。ディスプレイ１１０を駆動／サポートするビデオ・アダプタ１０８も、システム・バス１０６に結合される。システム・バス１０６は、バス・ブリッジ１１２を介して入出力（Ｉ／Ｏ：input/output）バス１１４に結合される。Ｉ／Ｏインターフェイス１１６は、Ｉ／Ｏバス１１４に結合される。Ｉ／Ｏインターフェイス１１６は、キーボード１１８、マウス１２０、媒体トレイ１２２（ＣＤ−ＲＯＭドライブ、マルチメディア・インターフェイスなどのストレージ・デバイスを含む場合がある）、トランシーバ１２４、および外部ＵＳＢポート１２６を含む、さまざまなＩ／Ｏデバイスとの通信を提供する。Ｉ／Ｏインターフェイス１１６に接続されたポートの形式は、コンピュータ・アーキテクチャの当業者にとって既知のものにすることができるが、一実施形態では、それらのポートの一部または全部は、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ：universal serial bus）ポートである。

図に示されているように、コンピュータ１０２は、ネットワーク・インターフェイス１３０を使用してソフトウェア配置サーバ１５０と通信することができる。ネットワーク・インターフェイス１３０は、ネットワーク・インターフェイス・カード（ＮＩＣ）などのハードウェア・ネットワーク・インターフェイスである。ネットワーク１２８は、インターネットなどの外部ネットワーク、あるいはイーサネット（Ｒ）または仮想プライベート・ネットワーク（ＶＰＮ）などの内部ネットワークにすることができる。

ハード・ドライブ・インターフェイス１３２も、システム・バス１０６に結合される。ハード・ドライブ・インターフェイス１３２は、ハード・ドライブ１３４とインターフェイスをとる。一実施形態では、ハード・ドライブ１３４は、やはりシステム・バス１０６に結合されたシステム・メモリ１３６にデータを入力する。システム・メモリは、コンピュータ１０２内の最低レベルの揮発性メモリとして定義される。この揮発性メモリは、キャッシュ・メモリ、レジスタ、およびバッファを含むがこれらに限定されない、さらに高レベルの追加の揮発性メモリ（図に示されていない）を含む。システム・メモリ１３６に入力されるデータは、コンピュータ１０２のオペレーティング・システム（ＯＳ：operating system）１３８およびアプリケーション・プログラム１４４を含む。

ＯＳ１３８は、透過的なユーザ・アクセスを、アプリケーション・プログラム１４４などのリソースに提供するためのシェル１４０を含んでいる。一般にシェル１４０は、ユーザとオペレーティング・システムの間のインタープリタおよびインターフェイスを提供するプログラムである。さらに具体的には、シェル１４０は、コマンド・ライン・ユーザ・インターフェイスに入力されたコマンド、またはファイルからのコマンドを実行する。したがって、シェル１４０（コマンド・プロセッサとも呼ばれる）は通常、オペレーティング・システムの最高レベルのソフトウェア階層であり、コマンド・インタープリタとして機能する。シェルは、システム・プロンプトを提供し、キーボード、マウス、またはその他のユーザ入力媒体によって入力されたコマンドを解釈し、解釈されたコマンドを、処理するためにオペレーティング・システムの適切なさらに低レベル（例えば、カーネル１４２）に送信する。シェル１４０はテキストベースのライン指向ユーザ・インターフェイス（line-oriented user interface）であり、本発明は、グラフィック、音声、ジェスチャなどのその他のユーザ・インターフェイス・モードも同様に適切にサポートするということに注意するべきである。

図に示されているように、ＯＳ１３８は、ＯＳ１３８のその他の部分およびアプリケーション・プログラム１４４によって必要とされる不可欠なサービス（メモリ管理、プロセスとタスクの管理、ディスク管理、およびマウスとキーボードの管理を含む）を提供することを含めて、ＯＳ１３８のさらに低レベルの機能を含むカーネル１４２も含んでいる。

アプリケーション・プログラム１４４は、ブラウザ１４６として例示的に示されたレンダラを含んでいる。ブラウザ１４６は、ワールド・ワイド・ウェブ（ＷＷＷ：world wide web）クライアント（すなわち、コンピュータ１０２）で、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ：hypertext transfer protocol）メッセージングを使用してネットワーク・メッセージをインターネットに対して送受信できるようにするプログラム・モジュールおよび命令を含んでおり、それによって、ソフトウェア配置サーバ１５０およびその他のコンピュータ・システムとの通信を可能にする。

コンピュータ１０２のシステム・メモリ（およびソフトウェア配置サーバ１５０のシステム・メモリ）内のアプリケーション・プログラム１４４は、センサ・データ処理論理（ＳＤＰＬ：Sensor Data Processing Logic）１４８も含んでいる。ＳＤＰＬ１４８は、図２〜８で説明されているプロセスを含めて、下で説明されているプロセスを実装するためのコードを含んでいる。一実施形態では、コンピュータ１０２は、ソフトウェア配置サーバ１５０からＳＤＰＬ１４８をダウンロードすることができ、このダウンロードは、実行で必要になるまでＳＤＰＬ１４８のコードがダウンロードされない、オンデマンドのダウンロードを含む。さらに、本発明の一実施形態では、ソフトウェア配置サーバ１５０が、本発明に関連するすべての機能を（ＳＤＰＬ１４８の実行を含めて）実行するため、コンピュータ１０２は、ＳＤＰＬ１４８を実行するためにそれ自身の内部コンピューティング・リソースを使用する必要がないということに注意するべきである。

コンピュータ１０２に示されたハードウェア要素は、網羅的であることは意図されておらず、本発明にとって必要不可欠なコンポーネントを強調するための代表例であることに注意するべきである。例えば、コンピュータ１０２は、磁気カセット、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ベルヌーイ・カートリッジなどの代替のメモリ・ストレージ・デバイスを含むことができる。これらおよびその他の変形は、本発明の主旨および範囲に含まれることが意図されている。

ここで図２を参照すると、センサ・システム２５２（図１のセンサ・システム１５２に類似する）のアーキテクチャの例およびその用途が、本開示の１つまたは複数の実施形態に従って示されている。本明細書に記載されているように、本発明の実施形態例では、センサ・システム２５２内にはプロセッサが存在しない。したがって、センサ・データを管理するためにプロセッサを利用する従来技術におけるセンサ・システムと比較して、処理速度が速くなると同時に、電力要求が低くなる。そのため、プロセッサの使用は、センサ・システム２５２の動作を監視する、またはセンサ・システム２５２から読み取り値を受信する、あるいはその両方を行う監視システム２０２（図１のコンピュータ１０２に類似する）に制限される。センサ・システム２５２のコンポーネントは、ステップ１〜１２によって示されている、センサ・システム２５２によって実行される動作の例と併せて説明される。

ステップ１で、アンテナ２０１が信号および周囲エネルギーを監視システム２０２から受信する。信号の例は、問合せ信号、アクチベーション信号などを含むがこれらに限定されず、周囲エネルギーは、監視システム２０２からアンテナ２０１に送信されるエネルギー（例えば、無線周波数（ＲＦ）エネルギー）である。

例えば、監視システム２０２がＲＦ信号をアンテナ２０１に送信し、センサ２０８によって捕捉されたセンサ・データの更新を要求すると仮定する。このＲＦ信号は、２つの結果を実現する。第一に、ＲＦ信号自体はエネルギーであるため、周囲電力収集デバイス（ambient power collection device）２０４によって電気に変換することができ、それによって、センサ・システム２５２またはセンサ・システム２５２に含まれる特定のコンポーネントあるいはその両方に電力を供給する。第二に、ＲＦ信号は、シナプス・ニューラル・ネットワーク・コア（ＳＮＮＣ）２１２によって解釈可能な基本的命令を含むことができ、特定の動作を実行させる（例えば、本明細書に記載されているように、センサ２０８をアクティブにする、センサ読み取り値をセンサ２０８からレジスタ２１０に送信する、それらの読み取り値を合成事象識別子に変換するなど）。

ステップ２で、その他の周囲の力が周囲電力収集デバイス（ＡＰＣＤ）２０４によって電力に変換される。そのような周囲の力は、機械的力、化学的力、電気的力、圧力に基づく力、光に基づく力、音に基づく力、熱電気的力などであってよい。

例えば、ＡＰＣＤ２０４によって処理される機械的力は、風、水、およびその他の自然の力によって、あるいはセンサ・システム２５２が取り付けられているユーザ／システムの移動によって、加速移動がセンサ・システム２５２に与えられたときに発生する、センサ・システム２５２の物理的加速度であってよい。センサ・システム２５２およびＡＰＣＤ２０４の移動は、ＡＰＣＤ２０４内の物理的デバイス（例えば、加速度計または任意のその他の移動可能／偏向可能なアイテム）に対して、加速度の物理的運動を電気エネルギーに変換するように強制する。物理的運動を電気エネルギーに変換するために使用されるデバイスの例は、圧電発電機、圧電ナノ発電機、生物学的材料（例えば、バクテリア）が移動／変形したときに電気を発生させるという生物学的材料の圧電特性を利用するウィルス発電システム、半導体圧電デバイスなどを含むが、これらに限定されない。

化学的エネルギーから電気エネルギーへの変換は、周囲の酸素を酸素イオンに変換して電子流を発生させる固体酸化物燃料電池（ＳＯＦＣ）、酸化燃料によって電気を発生させるマイクロ燃料電池などを使用することによって実現できる。一実施形態では、燃料はＡＰＣＤ２０４内に格納される。ただし、好ましい実施形態では、燃料は周囲の空気から抽出される。

ＲＦ信号などの電気エネルギーの一形態から使用可能なＤＣ電流への変換は、レクテナ（すなわち、ダイオードまたはトランジスタあるいはその両方を使用して高周波ＲＦ信号をＤＣ電圧に変換する「整流アンテナ」）、電圧増幅回路、ショットキー・ダイオード、磁気共鳴近接場結合（magnetic resonant near field coupling）などを使用することによって実現できる。（非ＤＣ）電気エネルギーの供給源は、監視システム２０２からのＲＦ信号であってよく、または近接する電力線によって発生する電磁場などの周囲の電気的条件であってもよい。

圧力から電気への変換は、圧力の変化を電気に変換する圧電結晶を使用することによって実現できる。圧力変化の発生源は、大気の変化（例えば、気象における前線で発生する気圧変化など）、海洋の変化（例えば、センサ・システム２５２が水中を深く進んだときの圧力変化）などであってよい。音圧から電気への変換でも、そのような圧力検知デバイスを使用する。

光から電気への変換（光に基づく発電）は、太陽電池を使用することによって実現できる。光源は、周囲の自然の光（日光、月光、星の光）または人工の光（例えば、電球）である。

熱から電気への変換（熱電気）には、熱を使用して２種類の材料間の接合部の作用を引き起こして電気を発生させる、熱電対、サーミスタ、ペルチェ冷却器などを使用する。熱源は、太陽によって発生した熱、近接する機械／エンジンによって発生した熱などの周囲の条件を含む。

本発明の１つまたは複数の実施形態では、ＡＰＣＤ２０４による発電は、センサ２０８またはＳＮＮＣ２１２あるいはその両方のトリガ／有効化としても機能する。例えば、ＡＰＣＤ２０４が振動を電気に変換すると仮定する。さらに、ＡＰＣＤ２０４が橋の上に取り付けられると仮定する。橋の上に交通がない場合、ＡＰＣＤ２０４が振動しないため、電気は発生しない。しかし、少量の交通が橋の上にある場合、少量の電気が発生するため、センサ２０８内の少数の運動検出器がオンになる。同様に、多くの交通が橋の上にある場合、より多くの電気が発生するため、センサ２０８内のより多くの運動検出器がオンになる。

さらに説明のために、センサ・システム２５２がセキュリティの目的で橋を監視するために使用され、センサ・システム２５２が橋の振動を検出すると仮定する。少量の交通（例えば、数台の自動車）のみが橋を渡っている場合、ＡＰＣＤ２０４は、センサ２０８内の少数の振動検出器を起動するのに足りる電力しか、その運動／電気コンバータ（motion-to-electricity converter）から発生させない。それらの少数の読み取り値では、ＳＮＮＣ２１２または無線周波数識別（ＲＦＩＤ：radio frequency identification）トランスポンダ・デバイス２１４あるいはその両方の内部の、読み取り値を報告するための活動が開始されない可能性がある。しかし、多くの交通がある場合（例えば、アクセスに対して橋がどのように保護されていても脅威を与える大きいトラック）、ＡＰＣＤ２０４はより多くの電気を発生させて、（１）センサ内のより多くの運動検出器をアクティブにするか、または（２）ＳＮＮＣ２１２に、警報の生成などの追加の活動を開始させるか、または（３）ＲＦＩＤトランスポンダ・デバイス２１４が警報／警告を発行できるようにするか、あるいはこれらを組み合わせて行う。したがって、ＡＰＣＤ２０４は、ある条件（例えば、橋を渡る大きいトラック）が存在するまでセンサ・システム２５２を「静か」にすることができ、事象が発生していない期間の間に反対活動（counter-activities）を感知できない。

引き続き図２を参照すると、ステップ３で、捕捉されたエネルギーがエネルギー蓄積デバイス２０６に蓄積される。下で説明されているように、好ましい実施形態では、エネルギー蓄積デバイス２０６は、高容量および低内部抵抗値を持つコンデンサを使用した、コンデンサをベースしたものである。それによってこのコンデンサは、（ＡＰＣＤ２０４から）すばやく充電し、（センサ２０８またはＳＮＮＣ２１２あるいはその両方へ）容易に放電することができる。ただし、下で説明されているように、一実施形態では、外部の高抵抗抵抗器が、エネルギー蓄積デバイス２０６と、センサ２０８またはＳＮＮＣ２１２あるいはその両方との間に存在し、長時間にわたってセンサ２０８またはＳＮＮＣ２１２あるいはその両方に電力を伝達することができる。

図２のステップ４で、ＳＮＮＣ２１２は、エネルギー蓄積デバイス２０６のエネルギーから起動される。ＳＮＮＣ２１２の起動には、複数の効果がある可能性がある。第一に、ＳＮＮＣ２１２は、センサ２０８によって取得された読み取り値を格納するレジスタ２１０にすでに格納されているセンサ・データを読み込むことができる。第二に、ＳＮＮＣ２１２は、新しいセンサ読み取り値の取得を開始するようにセンサ２０８に指示することができる。第三に、ＳＮＮＣ２１２は、レジスタ２１０からの読み取り値またはその読み取り値から生成されたデータ（例えば、下で説明されている合成事象記述子（synthetic event descriptor））あるいはその両方を、監視システム２０２に送信するようにＲＦＩＤトランスポンダ・デバイス２１４に指示することができる。

図２のステップ５で、センサ２０８が起動する。ステップ６で、ＳＮＮＣ２１２が、新しい読み取り値を取得するようにセンサ２０８に指示する。この一連のステップでは、ＳＮＮＣ２１２がセンサ２０８の動作を指示していると仮定している。ただし、下の実施形態で説明されているように、センサ２０８の動作は、センサ２０８によって直接開始することができる。

引き続き、ＳＮＮＣ２１２がセンサ２０８を制御している実施形態において、ステップ７で、センサ２０８からの読み取り値がレジスタ２１０に送信される。アナログ／デジタル・コンバータ（ＡＤＣ）２０９によって示されているように、一実施形態では、センサ２０８によって取得された読み取り値は、最初はアナログ（例えば、センサ２０８によって捕捉された移動、光、音などの強度に対応する電圧レベルの生成）である。先入れ先出し（ＦＩＦＯ）バッファ、循環バッファ、任意の種類の不揮発性メモリなどにすることができるレジスタ２１０は、デジタル（バイナリ）情報のみを格納することしかできないため、ＡＤＣ２０９の使用が必要になる。好ましい実施形態では、センサ２０８からの（デジタル化された）読み取り値はビット単位であり、バイト単位ではない。つまり、少量の情報（例えば、６〜１０ビット）のみがレジスタ２１０に送信されるため、帯域幅を維持し、消費電力を削減する。

図２のステップ８で、レジスタ２１０の内容がＳＮＮＣ２１２に読み込まれ、その内容は、レジスタ２１０に格納するために（ステップ９）、目的の形態に変換される。つまり、レジスタ２１０は２つの異なるバッファを含むことができ、１つはセンサ２０８からのセンサ・データ用であり、もう１つはＳＮＮＣ２１２からの処理済みデータ用である。あるいは、ＳＮＮＣ２１２からの処理済みデータは、センサ２０８からのセンサ・データを上書きすることができ、それによってレジスタ２１０のサイズをさらに削減する。

下で説明されているように、ＳＮＮＣ２１２からの処理済みデータは、センサ２０８から受信された実際のデータを含むことができる。ただし、好ましい実施形態では、ＳＮＮＣ２１２からの処理済みデータは、センサ２０８からの実際のデータよりも小さいパケット（下で説明される合成事象識別子など）であり、それによって、情報をセンサ・システム２５２から監視システム２０２に送信するための帯域幅要件を削減する。

ＳＮＮＣ２１２が（生または処理済みの）データをＲＦＩＤトランスポンダ・デバイス２１４にプッシュしない（またはプッシュしなかった）と仮定すると、ステップ１０で、ＲＦＩＤトランスポンダ・デバイス２１４がＳＮＮＣ２１２にそのデータを要求する。

ステップ１１で、ＲＦＩＤトランスポンダ・デバイス２１４が、（生または処理済み）のデータをレジスタ２１０から読み取り、そのデータをＲＦＩＤトランスポンダ・デバイス２１４のＲＦＩＤ識別番号に追加する。

ステップ１２で、ＲＦＩＤトランスポンダ・デバイス２１４が、（生または処理済み）のデータをアンテナ２０１に送信し、アンテナ２０１は（生または処理済み）のデータを監視システム２０２に送信する。

図３および図４を参照すると、図２に示されているセンサ・システム２５２またはセンサ・システム２５２内のコンポーネントあるいはその両方が、さらに詳細に示されている。図３は、図２に示されている周囲電力収集デバイス２０４、エネルギー蓄積デバイス２０６、センサ２０８、およびＳＮＮＣ２１２を示している。ただし、図３は、エネルギー蓄積デバイス２０６の追加の詳細および高抵抗抵抗器３０９も示している。

本明細書に記載されているように、エネルギー蓄積デバイス２０６は、抵抗器／コンデンサ（Ｒ／Ｃ）回路３０６を含んでいる。図４に示されているように、この図は、高容量コンデンサ４０４（例えば、１０マイクロファラッドよりも大きい）および低抵抗抵抗器４０２（例えば、事前に定義されたアンペア数の電流が抵抗器４０２に流れることができる能力を持つように選択される）を含んでいる。したがって、電力が周囲電力収集デバイス２０４から受信された場合、電子がコンデンサ４０４の下側プレートに蓄積し、その後、抵抗器４０２を通って高抵抗抵抗器３０９に流れる。

あるいは、降伏電圧半導体（breakdown voltage semiconductor）（図に示されたツェナー・ダイオード３０７などの降伏トランジスタまたは降伏ダイオードにすることができる）が、高抵抗抵抗器３０９への電子の流れを制御する。例えば、抵抗器４０２の抵抗は、コンデンサ４０４に蓄積された電子を含めて、エネルギー蓄積デバイス２０６からの電流を大幅にブロックするように、相対的に高いと仮定する。ただし、コンデンサ４０４を充電すると電圧勾配が発生し、この電圧勾配がツェナー・ダイオード３０７によって検出される。この電圧が事前に定義された高レベルに達すると、ツェナー・ダイオード３０７が降伏し、電流が周囲電力収集デバイス２０４またはコンデンサ４０４あるいはその両方から高抵抗抵抗器３０９に自由に流れることができる。この電圧が（コンデンサ４０４のプレートの１つから放出された電子がツェナー・ダイオード３０７を通ることによって）事前に定義された低レベルに達すると、ツェナー・ダイオード３０７が再び閉じる。そのため、ツェナー・ダイオード３０７が開いて閉じたときに、電流スパイクが発生する。この電流スパイクによって、センサ２０８またはＳＮＮＣ２１２またはセンサ・システム２５２内のその他のコンポーネントあるいはこれらの組合せが、オンになってオフになる。

高抵抗抵抗器３０９は、センサ２０８またはＳＮＮＣ２１２あるいはその両方に電力が供給される時間の長さに基づいて選択される。つまり、トリクル電流（ただし、センサ２０８またはＳＮＮＣ２１２あるいはその両方に電力を供給するには十分な電流）のみを許容する高抵抗抵抗器３０９を使用することによって、センサ２０８またはＳＮＮＣ２１２あるいはその両方は長時間動作することができる。しかし、大電流を許容する高抵抗抵抗器３０９を使用することによって、センサ２０８またはＳＮＮＣ２１２あるいはその両方は、より短く、時々中断する時間の間動作することができる。

図５は、ＳＮＮＣ２１２の動作例の詳細を示している。図５に示されているように、ＳＮＮＣ２１２はどのプロセッサも使用しない。ＳＮＣＣ２１２は、電子ニューロン間のシナプス接続を使用してシステムに必要なロジックを提供する複雑ではない回路である。本発明の一実施形態では、シナプス接続は、電子ニューロン上の信号強度によって制御されるトランジスタである。例えば、センサ２０８が強い振動レベルを示す信号を生成したと仮定する。この強い振動レベルは、特定の電圧（例えば、ＤＣ４．０〜５．０Ｖ）に変換することができる。この電圧レベル（ＤＣ４．０〜５．０Ｖ）は、シナプス接続を構成するトランジスタをオンにするのに十分であり、図５に示されているように、２つの電子ニューロンを接続する。しかし、センサ２０８が小さい振動しか検出しなかった場合、低電圧の信号（例えば、ＤＣ１．０〜２．０Ｖ）が生成される。この低い電圧は、シナプス接続であるトランジスタをオンにするのに十分ではないため、２つの電子ニューロンが結合するのを妨げる。

上で示されているように、一実施形態では、ＳＮＮＣ２１２は、センサ２０８、レジスタ２１０、またはＲＦＩＤトランスポンダ・デバイス２１４、あるいはこれらの組合せの動作を制御する。ただし、ＳＮＮＣ２１２の動作を説明するために、センサ２０８が（図２に示されているレジスタ２１０を使用せず、ＳＮＮＣ２１２によって制御されずに）ＳＮＮＣ２１２と直接情報をやりとりすると仮定する。ただし、センサ２０８またはＳＮＮＣ２１２あるいはその両方に関して本明細書に記載された動作の特徴は、ＳＮＮＣ２１２がセンサ２０８の動作を制御する用途を含めて、任意の用途に適用できるということが理解される。

図５に示されているように、センサ２０８が複数の検出ユニットを含んでいると仮定する。本発明の実施形態では、それらの検出ユニットは興奮性検出ユニット（excitatory sensing units）（Ｅ検出ユニット５０２ａ〜５０２ｂ）および抑制性検出ユニット（inhibitory sensing units）（Ｉ検出ユニット５０４ａ〜５０４ｂ）を両方含む。図６に示されているように、これらの異なる種類の検出ユニットが、表６０２に示されているように、反対の事象によってトリガされる（それによって、センサ読み取り値出力を生成する）。例えば、検出ユニットを、加速移動を検出するように設計することができる。したがって、Ｅ検出ユニット５０２ａを、一方向の加速度（「正」の加速度）を検出するように設計することができ、一方、Ｉ検出ユニット５０４ａは、反対方向の加速度（「負」の加速度または「減速度」）を検出できる。

同様に、光センサとして構成される場合、Ｅ検出ユニット５０２ｂを、光を検出するように構成することができ、一方、Ｉ検出ユニット５０４ｂを、Ｉ検出ユニット５０４ｂに当たる光のレベルが特定のレベル未満（「暗い」）に低下した場合に出力をトリガするように構成できる。これによってセンサ２０８に、鋭い光のエッジを検出するための能力を与える。

同様に、音センサとして構成される場合、Ｅ検出ユニット５０２ａを、正の音圧を検出するように構成することができ、一方、Ｉ検出ユニット５０４ａを、音波からの負圧の検出に応答して出力をトリガするように構成することができる。これによってセンサ２０８に、音波の音／圧力スペクトル（正圧および負圧）全体のより詳細な表現を生成する能力を与える。

同様に、振動センサとして構成される場合、Ｅ検出ユニット５０２ａを、正の振動圧（すなわち、「押圧」）を検出するように構成することができ、一方、Ｉ検出ユニット５０４ａを、負の振動圧（すなわち、「引圧」）が検出された場合に出力をトリガするように構成することができる。これによってセンサ２０８に、物理的振動のスペクトル（正圧および負圧）全体のより詳細な表現を生成する能力を与える。

同様に、湿度センサとして構成される場合、Ｅ検出ユニット５０２ａを、湿気を検出するように構成することができ、一方、Ｉ検出ユニット５０４ａを、乾燥を検出するように構成することができる。これによってセンサ２０８に、周囲条件の湿度に関するより広いスペクトル表現を生成する能力を与える。

図５に示されるように、Ｅ検出ユニット５０２ａ〜５０２ｂおよびＩ検出ユニット５０４ａ〜５０４ｂからの出力は、ＳＮＮＣ２１２内の電子ニューロン５１０の配列を介して送信される。水平ニューロン５１０は、黒丸で示されたシナプス５１４などの電気シナプスを介して垂直ニューロン５１０に選択的に結合される。図で示されているように、Ｅ検出ユニット５０２ａ〜５０２ｂからの出力（例えば、１または０のいずれかにすることができる）は、Ｉ検出ユニット５０４ａ〜５０４ｂ（その出力は、０または−１のいずれかにすることができる）からの出力によって相殺できる。

例えば、図５に示されているように、Ｅ検出ユニット５０２ａが「１」を出力し、Ｉ検出ユニット５０４ａが「０」を出力し、Ｅ検出ユニット５０２ｂが「１」を出力し、Ｉ検出ユニット５０４ｂが「−１」を出力していると仮定する。ニューロン５１０間のシナプス接続によって、図に示された値「０１０１」がＳＮＮＣバッファ５１６に格納される。次に、ＳＮＮＣバッファ５１６からの値が、（センサ２０８またはセンサ２０８を説明するセンサ・タイプあるいはその両方を識別するセンサＩＤラッチ／バッファ５０６からのデータを使用する）ＩＤラッチ／バッファ５０７からの識別子（ＩＤ）の値と共に、合成事象（ＳＥ）ＳＮＮＣ５１２に送信される。

ＳＥ ＳＮＮＣ５１２は、ＳＮＮＣ２１２で示したアーキテクチャに類似するアーキテクチャを利用する。つまり、プロセッサは存在しないが、数ビットのデータ（例えば、図５に示された例では５）に応答して合成事象記述子５１８を生成する特殊回路が存在する。図５の例に示されているように、ＩＤラッチ／バッファ５０７に保持された値は「１」である。したがって、「１０１０１」（ＩＤラッチ／バッファ５０７からの「１」およびＳＮＮＣバッファ５１６からの「０１０１」）が、図５のＳＮＮＣ２１２に関して説明されている方法でシナプス結合されたＳＥ ＳＮＮＣ５１２内のニューロンに送信される。ＳＥ ＳＮＮＣ５１２の出力は、合成事象記述子５１８である。

合成事象記述子５１８は、単に、ＩＤラッチ／バッファ５０７に格納された値がＳＮＮＣバッファ５１６に格納された値に追加された値にすることができる。この実施形態では、ＩＤラッチ／バッファ５０７に格納された値はコンテキスト・オブジェクトであり、ＳＮＮＣバッファ５１６に格納された値は非コンテキスト・データ・オブジェクト（non-contextual data object）を作成する。本発明の実施形態では、コンテキスト・オブジェクトは、コンテキスト（すなわち、意味）を非コンテキスト・データに提供する。例えば、非コンテキスト・データ「０１０１」は、符号化済みコンテキスト・データ（例えば、非コンテキスト・データが振動センサから来たことを示す「１」）に関連付けられるまで、意味を持たない。したがって、ＩＤラッチ／バッファ５０７からの「１」がＳＮＮＣバッファ５１６からの非コンテキスト・データ「０１０１」にコンテキストを提供するように、それらの値をまとめて合成コンテキストベース・オブジェクトを作成する。

ここで図７を参照すると、合成コンテキストベース・オブジェクト７０２の例の追加の詳細が示されている。非コンテキスト・データ・オブジェクト７０４は、コンテキストを含んでいないため、意味を持たないデータ・オブジェクトである。したがって図５の例において、ＳＮＮＣ５１６からの「０１０１」は、値「０１０１」のコンテキストが存在しないため、意味を持たない。しかし、コンテキスト・オブジェクト７０６（例えば、ＩＤラッチ／バッファ５０７からの値）と関連付けられた場合は、合成コンテキストベース・オブジェクト７０２を作成できる。つまり、ＩＤラッチ／バッファ５０７からの値は、センサ２０８を説明するセンサ・タイプ（例えば、加速度計、光センサ、音センサ、化学センサなど）を表す。この情報を使用すると、値「０１０１」は、加速度レベル、光レベルなどを表す値として意味を持つようになる。

図７に戻り、例示の目的で、非コンテキスト・データ・オブジェクト７０４が５ビットを含んでいると仮定する。さらに、ＩＤラッチ／バッファ５０７からの値「０」が、センサが振動センサであることを示すコンテキスト情報を提供すると仮定する。同様に、ＩＤラッチ／バッファ５０７からの値「１」が、センサが湿度検出器であることを示すコンテキスト情報を提供すると仮定する。一実施形態では、合成コンテキストベース・オブジェクト７０２は、コンテキスト・オブジェクト７０６（例えば、振動センサＩＤの場合は「０」）および非コンテキスト・データ・オブジェクト７０４（例えば、橋の上の車両交通を表すセンサ読み取り値の場合は「０１１００」）を単に連結したものである。ただし、好ましい実施形態では、合成コンテキストベース・オブジェクト７０２は、図５に示されたＳＥ ＳＮＮＣ５１２によって、極めて小さい値に減らされる。例えば、「００」の合成コンテキストベース・オブジェクトは車両交通が橋の上で検出されたことを示すことができ、「０１」は歩行者交通が橋の上で検出されたことを示すことができ、「１０」は乾燥条件が検出されたことを示すことができ、「１１」は湿潤条件が検出されたことを示すことができる。したがって、極めて小さいサイズ（例えば、２ビット）の合成コンテキストベース・オブジェクトは、合成コンテキストベース・オブジェクトが非コンテキスト・データ・オブジェクト７０４とコンテキスト・オブジェクト７０６の単なる連結である場合よりも、必要な帯域幅が小さく、送信速度が速く、送信に必要な電力が少ないなどのようになる。ただし、電力／時間のリソースが許す場合は、非コンテキスト・データ・オブジェクト７０４とコンテキスト・オブジェクト７０６の連結は、特定のセンサが検出している内容に関するより詳細な情報を提供する。

前述したように、本発明の一実施形態では、ＳＮＮＣ２１２が、センサ２０８の動作を制御するか、またはセンサ２０８によって生成されたデータをレジスタ２１０から受信するか、あるいはその両方を行う。この実施形態では、図５に示されたＳＮＮＣ２１２に入力されるニューロンは、レジスタ２１０から来る。ＳＮＮＣ２１２によって実行される動作は、前述の動作と同様であるが、センサ読み取り値が、センサ２０８から直接来るのではなく、レジスタ２１０から来る点が異なる。

図２に示されているように、ＲＦＩＤトランスポンダ・デバイス２１４は、ＲＦＩＤを使用するものとして表されている。これによってシステムは、本明細書に記載されているセンサ・データまたは合成コンテキストベース・オブジェクトあるいはその両方を格納するときに、ＲＦＩＤのアーキテクチャを利用できる。ここで図８を参照すると、本開示の１つまたは複数の実施形態で使用されるトランスポンダ・デバイスの例が示されている。図８はチップ対応ＲＦＩＤタグ（chip-enabled RFID tag）８０２の例を示しており、このタグは、ＩＣチップ８０４および結合アンテナ８０６を内蔵する受動ＲＦＩＤタグである。ＩＣチップ８０４は、センサ・システム（例えば、図２に示されたセンサ・システム２５２）によって生成された情報を、送信するために格納する。ＩＣチップ８０４は、低電力の電源（例えば、結合アンテナ８０６によって受信された問合せ信号によって充電されるコンデンサ（図に示されていない））を含むことができる。コンデンサが充電されると、ＲＦＩＤタグ８０２が無線信号を生成し、この無線信号は、ＩＣチップ８０４に格納されて結合アンテナ８０６によってブロードキャストされる、センサ２０８またはレジスタ２１０あるいはその両方からのセンサ情報を含むことができる。この無線信号は、ＩＣチップ８０４（すなわち、図２のＲＦＩＤトランスポンダ・デバイス２１４）から直接送信することができ、または図２に示されたアンテナ２０１を利用することもできる。ＲＦＩＤトランスポンダ・デバイス２１４がアンテナ（例えば、図８に示された結合アンテナ８０６）を備えていない場合、ＲＦＩＤトランスポンダ・デバイス２１４はアンテナ２０１を使用する。

したがって、図２〜８で説明されている、または描写されている、あるいはその両方によって示されているように、本発明の１つまたは複数の実施形態はセンサ・システム（例えば、図２に示されているセンサ・システム２５２）を示し、このセンサ・システムは、エネルギー蓄積デバイス（図２の要素２０６）と、エネルギー蓄積デバイスに電気的に結合された断続的エネルギー放出デバイスであって、（図３〜図４に示されるように）エネルギー蓄積デバイスに、蓄積されたエネルギーを断続的に放出させる断続的エネルギー放出デバイスと、エネルギー蓄積デバイスに電気的に結合されたセンサ（図２の要素８）と、センサに電気的に結合されたレジスタ（図２の要素２１０）であって、センサからの読み取り値を格納するレジスタと、センサに電気的に結合されたシナプス・ニューラル・ネットワーク・コア（図２の要素２１２）であって、センサからの読み取り値を、読み取り値およびコンテキスト・オブジェクトから生成される合成コンテキストベース・オブジェクトに変換するシナプス・ニューラル・ネットワーク・コアと、シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアに電気的に結合されたトランスポンダ（図２の要素２１４）と、トランスポンダ内のストレージ・バッファ（図８の要素８０４）であって、トランスポンダによって監視システムに送信するために合成コンテキストベース・オブジェクトを格納するストレージ・バッファとを備える。

本発明の実施形態では、センサ・システムは、エネルギー蓄積デバイス（図２の要素２０６）と、エネルギー蓄積デバイスに電気的に結合された断続的エネルギー放出デバイス（図３および図４を参照）であって、エネルギー蓄積デバイスに、蓄積されたエネルギーを断続的に放出させる断続的エネルギー放出デバイスと、断続的エネルギー放出デバイスに電気的に結合されたシナプス・ニューラル・ネットワーク・コア（図２の要素２１２）であって、センサからの読み取り値を、読み取り値およびコンテキスト・オブジェクトから生成される合成コンテキストベース・オブジェクトに変換するシナプス・ニューラル・ネットワーク・コアと、シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアに電気的に結合されたトランスポンダ（図２の要素２１４）と、トランスポンダ内のストレージ・バッファ（図８の要素８０４）であって、トランスポンダによって監視システムに送信するために合成コンテキストベース・オブジェクトを格納するストレージ・バッファとを備える。

図９は、センサ動作を最適化するために１つまたは複数のハードウェア・デバイスによって実行される１つまたは複数の動作を示すハイレベルフローチャートである。

開始ブロック９０２の後に、ブロック９０４内で説明されているように、電気エネルギーがエネルギー蓄積デバイス（例えば、図２に示されているエネルギー蓄積デバイス２０６）に蓄積される。

ブロック９０６内で説明されているように、蓄積された電気エネルギーが、エネルギー蓄積デバイスからセンサ（例えば、図２のセンサ２０８）に断続的に放出され、エネルギー蓄積デバイスから断続的に放出される蓄積された電気エネルギーは、センサ内の１つまたは複数の検出ユニット（例えば、図５の要素５０２／５０４）をアクティブにする。

ブロック９０８内で説明されているように、センサ内の１つまたは複数の検出ユニットがセンサ読み取り値を捕捉し、このセンサ読み取り値が、ブロック９１２内で説明されているようにレジスタ（例えば、図２のレジスタ２１０）に送信されて格納される前に、必要に応じてデジタル読み取り値に変換される（ブロック９１０）。

ブロック９１４内で説明されているように、レジスタからの読み取り値がシナプス・ニューラル・ネットワーク・コア（例えば、図２の要素２１２）に読み込まれ、合成事象識別子が読み取り値およびコンテキスト・オブジェクトから生成されるように、それらの読み取り値が合成事象識別子に変換される。

ブロック９１６内で説明されているように、合成事象識別子が、トランスポンダ・デバイス（例えば、図２の要素２１４）上のレジスタ（例えば、図８の要素８０４）に読み込まれる。合成事象識別子がトランスポンダ・デバイスから監視システム（例えば、図２の要素２０２）に送信される。フローチャートは終了ブロック９１８で終了する。

本発明の実施形態では、コンテキスト・オブジェクトはセンサのセンサ・タイプの識別子である。例えば、コンテキスト・オブジェクトは、特定のセンサ自体（例えば、「センサ番号１」、ＵＵＩＤからの情報、部品番号など）ではなく、センサ・タイプ（例えば、加速度計、温度計、湿度計など）の識別子にすることができる。

本発明の実施形態では、周囲の力から電力を発生させる。この電力は、エネルギー蓄積デバイスに結合された周囲電力収集デバイス（例えば、図２の要素２０４）によって発生させる。本明細書に記載されているように、周囲電力収集デバイスは周囲の力を電気に変換する。本発明のさまざまな実施形態では、周囲の力は、無線周波数エネルギー、熱、電気誘導力、加速力、および振動からなる群から来る。

本発明の実施形態では、本明細書に記載された断続的エネルギー放出デバイスは降伏ダイオード（例えば、図４の要素３０７）を備える。本発明の実施形態では、断続的エネルギー放出デバイスは、機能が図４の要素３０７に類似している降伏トランジスタを備える。

本発明の実施形態では、センサのセンサ・タイプの識別子がコンテキスト・オブジェクトとしてセンサ識別子レジスタ（例えば、図５の要素５０７）に格納される。センサ内の１つまたは複数の興奮性検出ユニット（例えば、図５の要素５０２ａ〜５０２ｂ）のセットが、物理的条件に関連付けられた第１のタイプの物理事象を検出することに応答して、第１のタイプの信号を生成する。第１のタイプの信号が、第１のタイプの電子ニューロン上を送信される（図５を参照）。センサ内の１つまたは複数の抑制性検出ユニット（例えば、要素５０４ａ〜５０４ｂ）のセットが、物理的条件に関連付けられた第２のタイプの物理事象を検出することに応答して、第２のタイプの信号を生成する。第２のタイプの信号が、第２のタイプの電子ニューロン上を送信される。シナプス・ニューラル・ネットワーク・コア内のシナプス接続のセットが、第１のタイプの電子ニューロンおよび第２のタイプの電子ニューロンを非コンテキスト・オブジェクト・レジスタ（例えば、図５の要素５１６）に選択的に結合する。非コンテキスト・オブジェクト・レジスタは、シナプス接続のセットから受信された非コンテキスト・データを格納する。合成事象記述子レジスタおよびセンサ識別レジスタに電気的に結合された合成事象シナプス・ニューラル・ネットワーク・コア（synthetic event synaptic neural network core）（例えば、図５の要素５１２）が、非コンテキスト・オブジェクト・レジスタおよびセンサ識別レジスタの内容から合成事象記述子を生成する。

図内のフローチャートおよびブロック図は、本開示のさまざまな実施形態に記載されているシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能、および動作を示す。これに関連して、フローチャートまたはブロック図内の各ブロックは、規定された論理機能を実装するための１つまたは複数の実行可能な命令を備える、コードのモジュール、セグメント、または部分を表すことができる。一部の代替実装形態では、ブロックに示された機能は、図に示された順序とは異なる順序で発生することができるということにも注意する必要がある。例えば、連続して示された２つのブロックは、実際には、含まれている機能に応じて、実質的に同時に実行されるか、または場合によっては逆の順序で実行されてもよい。ブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、ならびにブロック図またはフローチャート図あるいはその両方に含まれるブロックの組合せは、規定された機能または動作、あるいは専用ハードウェアとコンピュータ命令の組合せを実行する専用ハードウェアベースのシステムによって実装できるということにも注意する。

本明細書で使用される用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、本発明を限定することを意図していない。本明細書で使用される単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、特に明示的に示されない限り、複数形も含むことが意図されている。「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」または「備えている（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」あるいはその両方は、本明細書で使用される場合、記載された機能、整数、ステップ、動作、要素、またはコンポーネントあるいはその組合せの存在を示すが、１つまたは複数のその他の機能、整数、ステップ、動作、要素、コンポーネント、またはこれらのグループあるいはその組合せの存在または追加を除外していないとさらに理解されるであろう。

添付の特許請求の範囲内のすべてのミーンズまたはステップ・プラス・ファンクション要素の対応する構造、材料、動作、および均等なものは、具体的に請求されるその他の請求された要素と組み合わせて機能を実行するための任意の構造、材料、または動作を含むことが意図されている。本発明のさまざまな実施形態の説明は、例示および説明の目的で提示されているが、網羅的であることは意図されておらず、開示された形態での本発明に限定されない。本発明の範囲および主旨を逸脱することなく多くの変更および変形が、当業者にとって明らかとなる。本発明の原理および実際的な適用を最も適切に説明するため、およびその他の当業者が、企図されている特定の用途に適しているようなさまざまな変更を伴う多様な実施形態に関して、本発明を理解できるようにするために、実施形態が選択されて説明された。

本開示で説明されたどの方法も、ＶＨＤＬ（ＶＨＳＩＣハードウェア記述言語：VHSICHardware Description Language）プログラムおよびＶＨＤＬチップを使用して実装できるということに、さらに注意するべきである。ＶＨＤＬは、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）、およびその他の類似の電子デバイス用の設計入力言語の一例である。したがって、本明細書に記載されたソフトウェアで実装されるどの方法も、ハードウェアベースのＶＨＤＬプログラムによってエミュレートされ、その後、ＦＰＧＡなどのＶＨＤＬチップに適用することができる。

したがって、本出願の本発明の実施形態を詳細に説明したことにより、およびその実施形態例を参照することにより、変更および変形が、添付された特許請求の範囲で定義された本発明の範囲を逸脱することなく可能であるということは明らかである。

Claims (14)

1. エネルギー蓄積デバイスと、
   前記エネルギー蓄積デバイスに電気的に結合された断続的エネルギー放出デバイスであって、前記エネルギー蓄積デバイスに、蓄積されたエネルギーを断続的に放出させる、前記断続的エネルギー放出デバイスと、
   前記エネルギー蓄積デバイスに電気的に結合されたシナプス・ニューラル・ネットワーク・コアであって、接続されたセンサから受信された読み取り値を、前記読み取り値およびコンテキスト・オブジェクトから生成される合成コンテキストベース・オブジェクトに変換する、前記シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアと、
   前記シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアに電気的に結合されたトランスポンダと、
   前記トランスポンダ内のストレージ・バッファであって、前記トランスポンダによって監視システムに送信するために前記合成コンテキストベース・オブジェクトを格納する、前記ストレージ・バッファと
   を備える、センサ・システム。
2. 前記エネルギー蓄積デバイスおよび前記シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアに電気的に結合されたセンサをさらに備える、請求項１に記載のセンサ・システム。
3. 前記センサに電気的に結合されたレジスタをさらに備え、前記レジスタが、前記センサからの読み取り値を格納する、請求項２に記載のセンサ・システム。
4. 前記シナプス・ニューラル・ネットワーク・コア内の電子ニューロンを電気的に接続するシナプス接続をさらに備え、前記シナプス接続が、前記センサからの前記センサ読み取り値を、前記コンテキスト・オブジェクトと共に使用される非コンテキスト・データ・オブジェクトに変換して、前記合成コンテキストベース・オブジェクトを生成する、請求項１ないし３のいずれかに記載のセンサ・システム。
5. 前記エネルギー蓄積デバイスに結合された周囲電力収集デバイスをさらに備え、前記周囲電力収集デバイスが、周囲の力を電気に変換する、請求項１ないし４のいずれかに記載のセンサ・システム。
6. 前記周囲の力が、無線周波数エネルギー、熱、電気誘導力、加速力、および振動からなる群から来る、請求項５に記載のセンサ・システム。
7. 前記断続的エネルギー放出デバイスが降伏ダイオードを備える、請求項１ないし６のいずれかに記載のセンサ・システム。
8. センサ識別レジスタであって、前記センサの識別子を前記コンテキスト・オブジェクトとして格納する、前記センサ識別レジスタと、
   前記センサ内の１つまたは複数の興奮性検出ユニットのセットであって、前記興奮性検出ユニットが、物理的条件に関連付けられた第１のタイプの物理事象の検出に応答して第１のタイプの信号を生成し、前記第１のタイプの信号が第１のタイプの電子ニューロン上で送信される、前記１つまたは複数の興奮性検出ユニットのセットと、
   前記センサ内の１つまたは複数の抑制性検出ユニットのセットであって、前記抑制性検出ユニットが、前記物理的条件に関連付けられた第２のタイプの物理事象の検出に応答して第２のタイプの信号を生成し、前記第２のタイプの信号が第２のタイプの電子ニューロン上で送信される、前記１つまたは複数の抑制性検出ユニットのセットと、
   前記第１のタイプの電子ニューロンおよび前記第２のタイプの電子ニューロンを非コンテキスト・オブジェクト・レジスタに選択的に結合する前記シナプス・ニューラル・ネットワーク・コア内のシナプス接続のセットであって、前記非コンテキスト・オブジェクト・レジスタが前記シナプス接続のセットから受信された非コンテキスト・データを格納する、前記シナプス接続のセットと、
   合成事象記述子レジスタおよび前記センサ識別レジスタに電気的に結合された合成事象シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアであって、前記非コンテキスト・オブジェクト・レジスタおよび前記センサ識別レジスタの内容から合成事象記述子を生成する、前記合成事象シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアと
   をさらに備える、請求項１ないし７のいずれかに記載のセンサ・システム。
9. 前記断続的エネルギー放出デバイスを前記センサに電気的に結合する抵抗器をさらに備え、前記抵抗器が、規定の時間の間、前記センサに電力を送信できるようにサイズが決定される、請求項１ないし８のいずれかに記載のセンサ・システム。
10. センサの動作を最適化する方法であって、
    電気エネルギーをエネルギー蓄積デバイスに蓄積することと、
    蓄積された電気エネルギーを前記エネルギー蓄積デバイスからセンサに断続的に放出することであって、前記エネルギー蓄積デバイスから断続的に放出される蓄積された電気エネルギーが前記センサ内の１つまたは複数の検出ユニットをアクティブにする、前記断続的に放出することと、
    前記センサ内の前記１つまたは複数の検出ユニットによってセンサ読み取り値を捕捉することと、
    前記読み取り値を、格納するためにレジスタに送信することと、
    前記読み取り値を前記レジスタからシナプス・ニューラル・ネットワーク・コアに読み込むことと、
    前記シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアによって、前記読み取り値を合成事象識別子に変換することであって、前記合成事象識別子が前記読み取り値およびコンテキスト・オブジェクトから生成される、前記変換することと、
    前記合成事象識別子をトランスポンダ・デバイス上のレジスタに読み込むことと、
    前記合成事象識別子を前記トランスポンダ・デバイスから監視システムに送信することと
    を含む、方法。
11. 前記コンテキスト・オブジェクトが前記センサのセンサ・タイプの識別子である、請求項１０に記載の方法。
12. 周囲の力から電力を発生させることをさらに備え、前記電力は前記エネルギー蓄積デバイスに結合された周囲電力収集デバイスによって発生させ、前記周囲電力収集デバイスが周囲の力を電気に変換し、前記周囲の力が、無線周波数エネルギー、熱、電気誘導力、加速力、および振動からなる群から来る、請求項１０または１１に記載の方法。
13. 前記断続的エネルギー放出が降伏ダイオードによって実行される、請求項１０に記載の方法。
14. 前記センサのセンサ・タイプの識別子を前記コンテキスト・オブジェクトとしてセンサ識別レジスタに格納することと、
    前記センサ内の１つまたは複数の興奮性検出ユニットのセットによって、物理的条件に関連付けられた第１のタイプの物理事象の検出に応答して第１のタイプの信号を生成することであって、前記第１のタイプの信号が第１のタイプの電子ニューロン上で送信される、前記生成することと、
    前記センサ内の１つまたは複数の抑制性検出ユニットのセットによって、前記物理的条件に関連付けられた第２のタイプの物理事象の検出に応答して第２のタイプの信号を生成することであって、前記第２のタイプの信号が第２のタイプの電子ニューロン上で送信される、前記生成することと、
    前記シナプス・ニューラル・ネットワーク・コア内のシナプス接続のセットによって、前記第１のタイプの電子ニューロンおよび前記第２のタイプの電子ニューロンを非コンテキスト・オブジェクト・レジスタに選択的に結合することであって、前記非コンテキスト・オブジェクト・レジスタが前記シナプス接続のセットから受信された非コンテキスト・データを格納する、前記選択的に結合することと、
    合成事象記述子レジスタおよび前記センサ識別レジスタに電気的に結合された合成事象シナプス・ニューラル・ネットワーク・コアによって、前記非コンテキスト・オブジェクト・レジスタおよび前記センサ識別レジスタの内容から合成事象記述子を生成することと
    をさらに備える、請求項１０ないし１３のいずれかに記載の方法。

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