麻省理工學院、梅努斯大學和波士頓大學的研究人員最近創造了第一個使用通用解碼算法的硅芯片，該算法被稱為GRAND（又稱猜測隨機添加噪聲解碼），它可以更準確地解碼任何代碼，而不論其結構如何。
據研究人員表示，GRAND 已經消除了對多個計算復雜的解碼器的需求。該芯片實現了更高的效率，可應用于增強和虛擬現實（AR/VR）、5G網絡、游戲和連接設備，以最小的延遲處理大量數據。
在巴特爾紀念研究所和愛爾蘭科學基金會的支持下，這項研究預計將在本周舉行的歐洲固態設備研究和電路會議（ESSCIRC ESSDERC）上發表。
噪聲如何阻礙數據傳輸
在互聯網上傳播的每一條信息，從電子郵件中的段落到虛擬現實環境中的3D圖形，都可能被沿途遇到的噪聲所改變，例如來自微波或藍牙設備的電磁干擾。通常情況下，數據被編碼，以便當它們到達目的地時，解碼算法可以消除該干擾的負面影響并檢索出原始數據。
一直以來，大多數糾錯碼和解碼算法都是一起設計的。因此，每個代碼都有一個與獨特的、高度復雜的解碼算法相對應的結構，這往往需要專用硬件。由于有了 GRAND，它消除了對多種復雜硬件組件的需求。
為了理解 GRAND 的工作原理，讓我們把這些代碼看作是添加到原始數據末尾的冗余哈希值（1和0）。創建該哈希值的規則被存儲在一個特定的編碼本中。
當編碼數據在網絡上傳輸時，它們會受到擾亂信號的噪音的影響，這種噪音通常由電子設備產生。因此，當它們（編碼數據和影響它們的噪聲）到達各自的目的地時，解碼算法檢查其編碼本，并使用哈希的結構來猜測存儲的信息是什么。
GRAND 的工作方式是，它猜測影響信息的噪聲，并使用噪聲模式來推斷原始信息。它按照可能出現的順序生成一系列的噪聲序列，從收到的數據中扣除，并審查是否有密碼本中的密碼字。
這成為可能，因為噪聲有一個特定的結構，允許算法猜測它可能是什么，盡管噪聲看起來是隨機的。麻省理工學院的研究人員 Muriel Médard 說，這類似于故障排除。
她舉了一個汽修廠的例子，說：“如果有人把他們的車帶到汽修廠，汽修師不會從把整個汽車映射到藍圖開始。相反，他們開始問--最可能出問題的是什么？也許它只是需要加油。如果這都不行，下一步是什么？也許電池沒電了。”
GRAND芯片內部
GRAND 芯片采用三層結構，包括第一級中最簡單的可能解決方案，以及隨后兩級中更長、更復雜的噪聲模式。因此，每個階段單獨運作，這增加了系統的吞吐量并節省了電力。
另外，該設備被設計為在兩個編碼本之間無縫切換--一個破解編碼，而另一個加載新的編碼本，隨后切換到解碼，沒有任何停機或延遲。
就實驗結果而言，研究人員發現 GRAND 芯片可以有效地解碼任何長度為128比特的冗余碼，只有大約一微秒的延時。
此前，麻省理工學院的研究人員已經證明了該算法的成功。但是，通過最新的工作成果，他們已經成功地在硬件中展示了 GRAND 的有效性和效率。Médard 說，為這種新型解碼算法開發硬件需要研究人員首先拋開他們的成見。
她說，他們本可以出去重復使用已經在做的事情。但是，他們決定從頭開始重新思考每一個方面。“Médard補充說：“這是一個重新考慮的過程。”
接下來的工作
由于 GRAND 使用密碼本進行驗證，所以研究人員認為該芯片不僅適用于傳統的密碼，而且可以用于甚至還沒有被引入的密碼。
例如，在5G實施的情況下，電信供應商和監管機構努力尋找共同點，確定哪些代碼需要在新網絡中使用。不幸的是，監管機構往往傾向于在不同的場景下為5G基礎設施選擇傳統編碼。Médard說，利用 GRAND 可以幫助在未來消除對僵化的標準化的需求。
此外，研究人員認為他們的芯片甚至可以開啟新一輪的編碼創新。她補充說：“我希望這將重塑討論，使其不那么以標準為導向，使人們能夠使用已經存在的代碼并創造新的代碼。”
在未來幾個月，研究人員計劃用新版本的 GRAND 芯片解決圍繞軟檢測的問題，因為在軟檢測中收到的數據不太準確。此外，他們還計劃測試該芯片破解更長、更復雜代碼的能力，并進一步調整硅芯片的結構，提高其能源效率。
【來源：新浪VR】
