每一秒，科学实验王人会产生海量数据——数据量如斯之大，以至于传输和分析这些数据，即使是首先进的探讨也可能被拖慢。为了匡助科学家更好地应付这场数据激流，好意思国动力部（DOE）阿贡国度实验室（ANL）的探讨东谈主员开发了一种新式诡计机芯片，概况快速压缩和处理先进X射线探伤器产生的海量数据，举例位于阿贡的DOE科学用户要动身点进光子源（APS）的探伤器。
通过在泉源径直压缩数据——就像压缩电影或歌曲以便更容易传输同样——这项工夫使实验变得比以往任何时间王人更快、更高效、更具瞻念察力。
这种硅芯片集成了成像传感器和数据压缩功能，与好意思国一分钱硬币大小差未几。该芯片由阿贡和SLAC共同想象。
当X射线或电子击中样品时，探伤器会捕捉产生的信号——就像数码相机捕捉精练来生成相片同样。这些信号被退换成电脉冲，然后数字化为诡计机不错处理的数字。但关于当代探伤器而言，产生的数据量是渊博的。每一帧，即使那些包含很少灵验信息的帧，也会被发送出去进行存储和分析。这可能会使诡计机系统不胜重担，拖慢探讨进程，使科学家更难找到最紧迫的内容。
"咱们的看法是将更多诡计才智径直带到数据生成的场地，"阿贡实验室兼芝加哥大学的物理学家Antonino Miceli暗示。"在咱们之前的责任中，咱们展示了先进的数学工夫如安在保留用于分析的紧迫部分的同期压缩数据。当今，AG庄闲和游戏诳骗新的芯片工夫和微电子工夫的阅兵，咱们构建了一款将数学运算径直植入探伤器里面的芯片。诳骗在APS 8-ID光束线网罗的数据，探伤器不错在集聚数据的同期即时压缩数据。"
这意味着科学家不错径直对压缩后的数据进行关节诡计，而无需先解压。因此，他们不错更快地分析扫尾并赢得反应，甚而在实验仍在进行时就能作念到。
数据伙同：从实验中学习的芯片
在他们责任的基础上，团队当今将快速、紧凑的矩阵数学处理器径直集成到探伤器芯片中。芯片不会将每个像素王人发送出去，而是将每张图像索求为一组紧凑的数字，环球体育登录入口保留科学家最紧迫的特征。输出大小永恒疏导，况且及时流式传输，使其更容易处置和发送。
为了使芯片愈加灵验和生动，它不错针对每个实验进行定制。在实验之前或时间，科学家不错上传预设的"权重"——这些开拓告诉芯片要保留哪些特征。这个经过访佛于锻真金不怕火东谈主工智能（AI）模子。诳骗样本数据，芯片不错被编程为专注于每个实验最关联的内容。
"从执行上讲，这些芯片不错在实验中最紧迫的事物上进行锻真金不怕火，因此它不错即时压缩和减少数据，"在APS和阿贡纳米材料中心（CNM）分享光束线责任的阿贡科学家Tao Zhou评释注解谈。"硬件是生动的，不错妥当不同类型的压缩或数据减少，举例径向积分。"CNM是位于阿贡的DOE科学用户要领。
测试和想象探讨标明，这种片前表率不错将数据减少约100到200倍，同期以高达每秒100万帧的速率驱动。这意味着需要迁徙的数据更少，功耗更低，电缆更少，使实验更低廉、更高效、更容易推广。
通过将智能数据压缩与快速硬件相麇集，科学家不错及时赢得谜底独立即诊疗他们的实验。这有助于加速发现周期，并充分诳骗光束线上的每一分钟。
阿贡团队当今正奋力于将这款芯片从想象阶段改变到大范围制造和在执行实验中应用。
"APS的实验将从这项工夫中受益良多，"Miceli说。"每每，探伤器而不是X射线源是限度身分。要充分诳骗光源的才智，咱们需要这么的工夫。这项责任也展示了探伤器开发东谈主员和界限科学家之间的互助不错产生渊博影响。"
这项探讨扫尾发表在《仪器模样杂志》（Journal of Instrumentation）上。这项责任的其他孝顺者包括：Rami Rasheedi、Mohamed Adel Gharib和Salma Abdelzaher（阿贡实验室、伊利诺伊大学芝加哥分校）；Nicholas Contini（阿贡实验室、俄亥俄州立大学）；Mike Hammer和Henry Shi（阿贡实验室、芝加哥大学）；Senthil Gnanasekaran、Sebastian Strempfer、Tejas Guruswamy、Kazutomo Yoshii和Angelo Dragone（阿贡实验室）；Yu-Sheng Chen（芝加哥大学）；Lorenzo Rota、Dionisio Doering和Angelo Dragone（DOE的SLAC国度加速器实验室）。
这项探讨由DOE科学办公室、先进科学诡计探讨和基础动力科学（BES）资助。这项责任东要由AUREIS模式复古，该模式是微电子能效先进工夫探讨中心的一部分，以及Morpheus模式环球体育，该模式由DOE BES/科学用户要领司的加速器和探伤器研发想象复古。
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