Imagine usar una aplicación de banca en línea para depositar dinero en su cuenta. Como toda la información que se envía a través de Internet, esas comunicaciones pueden corromperse por el ruido que inserta errores en los datos.

Para superar este problema, los remitentes codifican los datos antes de que se transmitan y luego un receptor utiliza un algoritmo de decodificación para corregir errores y recuperar el mensaje original. En algunos casos, los datos se reciben con información de confiabilidad que ayuda al decodificador a determinar qué partes de una transmisión son probablemente errores.

Investigadores del MIT y otros lugares han desarrollado un chip decodificador que emplea un nuevo modelo estadístico para usar esta información de confiabilidad de una manera mucho más simple y rápida que las técnicas convencionales.

Su chip utiliza un algoritmo de decodificación universal que el equipo desarrolló previamente, que puede desentrañar cualquier código de corrección de errores. Por lo general, el hardware de decodificación solo puede procesar un tipo particular de código. Este nuevo chip decodificador universal ha batido el récord de decodificación energéticamente eficiente, con un rendimiento entre 10 y 100 veces mejor que otro hardware.

Este avance podría habilitar dispositivos móviles con menos chips, ya que ya no necesitarían hardware separado para múltiples códigos. Esto reduciría la cantidad de material necesario para la fabricación, reduciendo costos y mejorando la sustentabilidad. Al hacer que el proceso de decodificación consuma menos energía, el chip también podría mejorar el rendimiento del dispositivo y prolongar la vida útil de la batería. Podría ser especialmente útil para aplicaciones exigentes como la realidad virtual y aumentada y las redes 5G.

« Esta es la primera vez que alguien supera la barrera de 1 picojulio por bit para la decodificación. Esa es aproximadamente la misma cantidad de energía que necesita para transmitir un bit dentro del sistema. Había sido un gran umbral simbólico, pero también cambia el equilibrio en el receptor de lo que podría ser la parte más apremiante desde una perspectiva energética; podemos mover eso del decodificador a otros elementos », dice Muriel Médard, profesora de ciencia e ingeniería de software de NEC de la Facultad de Ciencias, una profesor en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, y coautor de un artículo que presenta el nuevo chip.

Los coautores de Médard incluyen al autor principal Arslan Riaz, estudiante de posgrado en la Universidad de Boston (BU); Rabia Tugce Yazicigil, profesora asistente de ingeniería eléctrica e informática en BU; y Ken R. Duffy, entonces director del Instituto Hamilton en la Universidad de Maynooth y ahora profesor en la Universidad Northeastern, así como otros del MIT, BU y la Universidad de Maynooth. El trabajo se presenta en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido.

Clasificación más inteligente

Los datos digitales se transmiten a través de una red en forma de bits (0 y 1). Un remitente codifica los datos agregando un código de corrección de errores, que es una cadena redundante de 0 y 1 que se puede ver como un hash. La información sobre este hash se encuentra en un libro de códigos específico. Un algoritmo de decodificación en el receptor, diseñado para este código en particular, usa su libro de códigos y la estructura hash para recuperar la información original, que puede haber sido alterada por el ruido. Dado que cada algoritmo es específico del código y la mayoría requiere hardware dedicado, un dispositivo necesitaría muchos chips para decodificar diferentes códigos.

Los investigadores demostraron previamente GRAND (Guessing Random Additive Noise Decoding), un algoritmo de decodificación universal que puede descifrar cualquier código. GRAND funciona adivinando el ruido que afectó la transmisión, restando ese patrón de ruido de los datos recibidos y luego verificando lo que queda en un libro de códigos. Adivina una serie de patrones de ruido en el orden en que es probable que ocurran.

Los datos a menudo se reciben con información de confiabilidad, también llamada información blanda, que ayuda a un decodificador a determinar qué piezas son errores. El nuevo chip de decodificación, llamado ORBGRAND (Bits de confiabilidad ordenados GRAND), utiliza esta información de confiabilidad para clasificar los datos en función de la probabilidad de que cada bit sea un error.

Pero no es tan simple como ordenar bits individuales. Si bien el bit menos confiable puede ser el error más probable, quizás el tercero y el cuarto bit menos confiable juntos tengan la misma probabilidad de ser un error que el séptimo bit menos confiable. ORBGRAND utiliza un nuevo modelo estadístico que puede clasificar los bits de esta manera, teniendo en cuenta que varios bits juntos tienen la misma probabilidad de ser un error que algunos bits individuales.

« Si su automóvil no funciona, la información suave podría decirle que probablemente sea la batería. Pero si no es la batería sola, tal vez sea la batería y el alternador juntos los que están causando el problema. Así es como un una persona racional solucionaría el problema, diría que en realidad podrían ser estas dos cosas juntas antes de bajar la lista a algo que es mucho menos probable », dice Médard.

Este es un enfoque mucho más eficiente que los decodificadores tradicionales, que en cambio verían la estructura del código y tendrían un rendimiento que generalmente está diseñado para el peor de los casos.

« Con un decodificador tradicional, sacarías el plano del auto y examinarías todas y cada una de las piezas. Encontrarás el problema, pero te llevará mucho tiempo y te sentirás muy frustrado », explica Médard.

ORBGRAND deja de clasificar tan pronto como se encuentra una palabra clave, lo que suele ocurrir muy pronto. El chip también emplea la paralelización, generando y probando múltiples patrones de ruido simultáneamente para encontrar la palabra clave más rápido. Debido a que el decodificador deja de funcionar una vez que encuentra la palabra clave, su consumo de energía se mantiene bajo a pesar de que ejecuta múltiples procesos simultáneamente.

Eficiencia récord

Cuando compararon su enfoque con otros chips, ORBGRAND decodificó con la máxima precisión mientras consumía solo 0,76 picojulios de energía por bit, rompiendo el récord de rendimiento anterior. ORBGRAND consume entre 10 y 100 veces menos energía que otros dispositivos.

Uno de los mayores desafíos del desarrollo del nuevo chip provino de este consumo de energía reducido, dice Médard. Con ORBGRAND, la generación de secuencias de ruido ahora es tan eficiente desde el punto de vista energético que otros procesos en los que los investigadores no se habían centrado antes, como verificar la palabra clave en un libro de códigos, consumen la mayor parte del esfuerzo.

« Ahora, este proceso de verificación, que es como encender el automóvil para ver si funciona, es la parte más difícil. Por lo tanto, debemos encontrar formas más eficientes de hacerlo », dice.

El equipo también está explorando formas de cambiar la modulación de las transmisiones para que puedan aprovechar la eficiencia mejorada del chip ORBGRAND. También planean ver cómo se podría utilizar su técnica para administrar de manera más eficiente múltiples transmisiones que se superponen.

La investigación está financiada, en parte, por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de EE. UU. (DARPA) y la Fundación de Ciencias de Irlanda.