Resumen

Este trabajo presenta un marco de exploración de diseño para desarrollar una Red Neuronal Artificial (RNA) de alto nivel para la detección de fallos en sistemas hardware. Las RNAs pueden utilizarse para la detección de fallos ya que poseen excelentes características tales como capacidad de generalización, robustez y tolerancia a fallos. El diseño de una RNA para su uso en la detección de fallos incluye diferentes parámetros. En este trabajo se presentan y analizan dichos parámetros a partir de simulaciones. Además, tras el desarrollo de la RNA, y con el fin de evaluarla, se utiliza un escenario de caso de estudio basado en Redes en Chip para la detección de fallos en enlaces interrouter. Los resultados de la simulación con varios modelos sintéticos de tráfico muestran que el trabajo propuesto puede detectar hasta el 96-99% de los fallos de enlace interrouter con un retardo inferior a 60 ciclos. Además, el tamaño de las RNA se mantiene relativamente pequeño y pueden implementarse en hardware fácilmente. Los resultados de la síntesis indican un consumo estimado de 0,0523 mW por neurona para la RNA implementada al computar un ciclo completo.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Ingeniería Eléctrica Procesamiento de señales asistido por computador Sistemas de comunicación Informática
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Electrical Engineering Signal processing computer-assisted Communication systems Computing
• Palabras claves:ann, propósitos de detección de fallos, fallos de enlace interrouter, trabajo, red neuronal artificial de alto nivel, varios modelos sintéticos de tráfico, escenario de estudio de caso, marco de exploración de diseño, consumo de energía mw, pedido
• Keywords:ann, fault detection purposes, interrouter link faults, work, high level artificial neural network, various synthetic traffic models, case study scenario, design exploration framework, mw power consumption, order