Wireless System on Chip
Fortschrittliche SoCs beflügeln Wearables
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Leistungsstarke ML- und Sensorfusion am Netzwerkrand/Edge
Der Wunsch nach immer fortschrittlicheren Wearables von Privatpersonen, medizinischen Fachkräften und Sportwissenschaftlern gleichermaßen führt zu einer steigenden Nachfrage nach SoCs mit Funk-Interface, die diese Geräte steuern. Die Funkverbindung und Überwachung verschiedener Sensoren, die Millionen von Datenpunkten generieren können, ist eine Sache, eine andere all diese Daten im Kontext und schnell genug zu verstehen, um schnelle und effektive klinische oder sportliche Interventionen zu ermöglichen. Dazu ist ein SoC mit hoher Rechenleistung erforderlich und mit der Fähigkeit, maschinelles Lernen (ML) und Sensorfusion am Netzwerkrand (Edge) durchzuführen.
ML-Algorithmen bieten die Möglichkeit, mit großen Datenmengen umzugehen und relevante Informationen aus einem großen Datensatz zu extrahieren, sei es für Sportwissenschaftler oder Mediziner. Dies macht ML für Wearables im Gesundheitswesen nützlich, die menschliche Aktivitäten (HAR, Human Activity Recognition) erkennen sollen. Damit kann ein Wearable bestimmte Bewegungsaktivitäten – z. B. ob der Träger geht oder joggt – als auch funktionelle Aktivitäten – hat der Träger sich die Zähne geputzt, die Hände gewaschen, Essen zubereitet? – erkennen. Die Bewertung solcher Aktivitäten und die daraus gezogenen Schlüsse helfen dabei, den Gesundheitszustand und das Wohlbefinden einer Person zu erkennen [7].
Um ein vollständiges Bild zu erhalten, müssen verschiedene Datenströme von mehreren Sensoren kombiniert werden. Dies erfordert einen SoC, der Sensordaten fusioniert, um Informationen zu filtern und zu bestimmen, welche Datenpunkte von all den verschiedenen Sensoren derselben Aktivität oder demselben Gesundheitsproblem entsprechen und welche nicht.
SoC-Technik hält Schritt
Noch 2010 verwendeten die damals führenden Wearables einen integrierten Beschleunigungssensor sowie einen 25-MHz-Prozessor, 8 kB RAM und 128 kB Flash-Speicher. Dazu kam ein wiederaufladbarer Akku – das war in den frühen 2000er-Jahren alles, was für ein Wearable benötigt wurde. Die heutigen Wearables, die Edge-ML und Edge-Sensorfusion nutzen, erforderten einen Quantensprung – und die Halbleiterhersteller haben reagiert. So hat Nordic, ein Unternehmen, das sich auf Funktechnik für das IoT spezialisiert hat, im vergangenen Jahr seine vierte Generation stromsparender Funk-SoCs angekündigt: die Serie nRF54.
Die unmittelbaren Vorgänger des nRF54H20 (Bild 2), wie der nRF52840 mit seinem Arm-Cortex-M4-Prozessor, und der nRF5340, der erste Funk-SoC mit zwei Arm-Cortex-M33-Prozessoren, waren bereits leistungsstarke SoCs. Der nRF54H20 verfügt nun über mehrere Arm-Cortex-M33-Prozessoren und mehrere RISC-V-Coprozessoren für noch mehr Leistungsfähigkeit. Die Prozessoren werden mit bis zu 320 MHz getaktet und durch 2 MB nichtflüchtigen Speicher und 1 MB RAM unterstützt. Diese Rechenleistung und die Speicherkapazität machen den SoC ideal für die Ausführung von Edge-ML und -Sensorfusion.
Der nRF54H20 ist auch einer der sichersten sowie stromsparendsten Multiprotokoll-SoCs am Markt und optimal für Anwendungen im Gesundheitswesen bzw. Sport geeignet, bei denen die Sicherheit potenziell sensibler personenbezogener Daten gewährleistet sein muss. Seine Sicherheit ist für den PSA-zertifizierten (Platform Security Architecture) IoT-Sicherheitsstandard der Stufe 3 ausgelegt. Der SoC unterstützt auch Sicherheitsdienste wie Secure Boot, Secure Firmware Update sowie Secure Storage und verfügt über kryptografische Beschleuniger, die gegen Seitenkanalangriffe abgesichert sind. Hinzu kommen Manipulationssensoren, die einen laufenden Angriff erkennen und entsprechende Maßnahmen ergreifen.
Die Zukunft der Wearables
Das Ersetzen mehrerer Bauteile durch einen hochintegrierten SoC oder ein SiP (System in Package) sowie eine längere Akkulaufzeit durch stromsparenden Funkbetrieb und minimale Ruheströme macht Wearables von morgen immer kleiner, effizienter und funktionaler. In Zukunft können sie verschiedene Messwerte erfassen, die heute noch nicht erfasst werden können.
Wearables von morgen werden nicht nur das Training verbessern – sie werden auch auf sich anbahnende Krankheiten aufmerksam machen, bei chronischen Erkrankungen unterstützen und Medizinern dabei helfen, Behandlungen auf die individuellen Bedürfnisse jedes Patienten zuzuschneiden [8]. Sie könnten »unsichtbar« sein, in Kleidung integriert sein oder sich dem Körper anpassen, so Veena Misra, PhD, Direktorin des von der National Science Foundation finanzierten ASSIST Center, das Forscher der North Carolina State University und Partnerinstitutionen zusammenbringt, um Gesundheits-Wearables der nächsten Generation zu entwickeln.
Weitere Anwendungen könnten die Überwachung der psychischen Gesundheit, die Einhaltung und Dosierung von Medikamenten und vieles mehr umfassen. Tatsächlich sind die möglichen Anwendungen für kommende Wearables nicht mehr durch die Funktechnik begrenzt, sondern durch die Vorstellungskraft ihrer Entwickler.
Der Autor
Thomas Søderholm
ist Vice President Business Development bei Nordic Semiconductor. Er hat einen Hintergrund in Elektronik und hält einen Master-Abschluss in Computer und Elektronik von der University of Science and Technology in Trondheim, Norwegen.
Nach Abschluss seiner Masterarbeit bei Nordic begann er im Januar 1999 als Digitalentwickler und wechselte einige Jahre später als Regional Sales Manager für Europa in den Vertrieb. In den letzten 15 Jahren war er in der Geschäftsentwicklung tätig und leitet heute das Business Development Team bei Nordic.
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