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Congreso ESSCIRC ESSDERC 2023
La Noche Europea de l@s Investigador@s 2023

Te invitamos a descubrir el lado más humano de la investigación a través de un contacto directo con los propios expertos y expertas. Es La Noche Europea de l@s Investigador@s, que celebramos este año el 29 de septiembre por duodécimo año consecutivo y al mismo tiempo que en casi 400 ciudades europeas.
25 Septiembre 2023

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Comienzo del Proyecto QUBIP
Comienzo del Proyecto QUBIP

La reunión de comienzo del proyecto QUBIP se celebró los día 12-13 de septiembre en Turín (Italia). QUBIP es un proyecto financiado por la Comisión Europea (programa Horizonte Europa - clúster 3 "Increased cybersecurity") que es coordinado por la Fundación LINKS. En QUBIP, el IMSE participa en el piloto que explora la transición hacia criptografía post-cuántica en el piloto de IoT bajo la coordinación de Dr. Piedad Brox.
25 Septiembre 2023

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Congreso ESSCIRC ESSDERC 2023
Edición Histórica del Principal Congreso de Microelectrónica en Europa

Los pasados días 11 al 14 de septiembre se ha celebrado en Lisboa el congreso ESSCIRC/ESSDERC. que ha sido organizado conjuntamente por investigadores de la UNINOVA Institute & NOVA School of Science (Lisboa), ST Microelectronics y del Instituto de Microelectrónica de Sevilla, centro mixto de la Universidad de Sevilla y del Consejo Superior de Investigaciones Científicas.
21 Septiembre 2023

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Proyecto SPIRS en SRE 2023
El proyecto SPIRS participará en Security Research Event 2023

El proyecto europeo SPIRS coordinado por la investigadora Piedad Brox del Instituto de Microelectrónica de Sevilla ha sido seleccionado por la Comisión Europea para participar en el evento denominado "Security Research Event 2023". El consorcio del proyecto presentará los avances conseguidos en un stand con demostradores.
4 Septiembre 2023

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Charla Dr Alloatti
Charla del Dr. Alloatti

El Dr. Alloatti lidera la Free Silicon Foundation dedicada promover la herramientas libres impartió un charla invitada en el Instituto de Microelectrónica de Sevilla titulada "Towards open-source silicon chips" el 14 de Junio en el Instituto de Microelectrónica de Sevilla.
15 Junio 2023

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Consorcio SPIRS
Los resultados del proyecto SPIRS sitúan a Sevilla como clave en el desarrollo de herramientas de seguridad de los sistemas TIC

Las instalaciones del Instituto de Microelectrónica de Sevilla, centro de investigación mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Sevilla (US), acogen este 1 de junio la revisión intermedia del proyecto SPIRS (Secure Platform For ICT Systems Rooted at the Silicon Manufacturing Process).
1 Junio 2023

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EVENTOS Y NOTICIAS ANTERIORES

Nueva Directora del IMSE-CNM


La investigadora del IMSE Teresa Serrano Gotarredona ha sido nombrada nueva Directora del Instituto de Microelectrónica de Sevilla.

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High-Level Design of Sigma-Delta Modulators using Artificial Neural Networks
P. Díaz-Lobo and J.M. de la Rosa
Journal Paper · IEEE International Symposium on Circuits and Systems ISCAS 2023
IEEE    ISSN: 2158-1525
resumen      doi      

This paper analyses the use of Artificial Neural Networks (ANNs) for the high-level synthesis and design of Sigma-Delta Modulators (ΣΔMs) . The presented methodology is based on training ANNs to identify optimum design patterns, so that they can learn to predict the best set of design variables for a given set of specifications. This strategy has been successfully applied in prior works to design basic analog building blocks, and it is explored in this work to automate the high-level sizing of ΣΔMs . Several ΣΔM case studies, which include both single-loop and cascade topologies as well as Switched-Capacitor (SC) and Continuous-Time (CT) circuit techniques are shown. The effect of ANN hyperparameters - such as the number of layers, neurons per layer, batch size, number of epochs, etc. - is analyzed in order to find out the best ANN architecture that finds an optimum design with less computational resources. A comparison with other optimization methods - such as genetic algorithms and gradient descent - is shown, demonstrating that the presented approach yields to more efficient design solutions in terms of performance metrics, power consumption and CPU time 1 1 This work was supported in part by Grant PID2019-103876RB-I00, funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, by the European Union ESF Investing in your future, and by ’’Junta de Andalucía’’ under Grant P20-00599.

Bandpass ΔΣ Modulators with FIR Feedback
J. Gorji, S. Pavan and J.M. de la Rosa
Journal Paper · IEEE International Symposium on Circuits and Systems ISCAS 2023
IEEE    ISSN: 2158-1525
resumen      doi      

This paper investigates finite impulse response (FIR) feedback in bandpass delta-sigma modulators (BP- ΔΣMs ). FIR feedback in lowpass delta-sigma modulators (LP- ΔΣMs ) improves loop filter linearity and reduces the sensitivity of the modulator to clock jitter. We show that similar benefits can be obtained in a BP- ΔΣM if the FIR filter in the feedback path is made a bandpass one 1 1 This work was supported in part by Grant PID2019-103876RB-I00, funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, by the European Union ESF Investing in your future, and by ’’Junta de Andalucía’’ under Grant P20-00599 and in part by the Center of Excellence in RF, Analog and Mixed-Signal ICs (CERAMIC), IIT Madras..

Using ANNs to predict the evolution of spectrum occupancy in cognitive-radio systems
P.I. Enwere, E. Cervantes-Requena, L.A. Camuñas-Mesa and J.M. de la Rosa
Journal Paper · Integration, vol. 93, 2023
ELSEVIER    ISSN: 0167-9260
resumen      doi      

This paper analyzes the use of Artificial Neural Networks (ANNs) to identify and predict the evolution of vacant portions or frequency holes of the radio spectrum in Cognitive Radio (CR) systems. The operating frequency of CR transceivers can be modified over the air according to the information provided by the ANN in order to establish the communication in the least occupied band. To this end, ANNs are trained with time-series datasets sensed from the electromagnetic environment. Several network architectures are considered in the study, including Convolutional Neural Networks (CNNs), Long Short-Term Memory (LSTM) networks and hybrid combinations of them. These ANNs are modeled and compared in terms of their complexity, speed and accuracy of the prediction. Both simulations and experimental results are shown to validate the approach presented in this work.

A Low-Latency, Low-Power CMOS Sun Sensor for Attitude Calculation Using Photovoltaic Regime and On-Chip Centroid Computation
R. Gomez-Merchan, J. A. Leñero-Bardallo, M. López-Carmona and Á. Rodríguez-Vázquez
Journal Paper · IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023
IEEE    ISSN: 0018-9456
resumen      doi      

The demand for sun sensors has skyrocketed in the last years due to the huge expected deployment of satellites associated with the New Space concept. Sun sensors compute the position of the sun relative to the observer and play a crucial role in navigation systems. However, the sensor itself and the associated electronics must be able to operate in harsh environments. Thus, reducing hardware and post-processing resources improves the robustness of the system. Furthermore, reducing power consumption increases the lifetime of microsatellites with a limited power budget. This work describes the design, implementation, and characterization of a proof-of-concept prototype of a low-power, high-speed sun sensor architecture. The proposed sensor uses photodiodes working in the photovoltaic regime and event-driven vision concepts to overcome the limitations of conventional digital sun sensors in terms of latency, data throughput, and power consumption. The temporal resolution of the prototype is in the microsecond range with an average power consumption lower than 100μW . Experimental results are discussed and compared with the state-of-the-art.

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El área de especialización del Instituto es el diseño de circuitos integrados analógicos y de señal mixta en tecnología CMOS, así como su uso en diferentes contextos de aplicación tales como dispositivos biomédicos, comunicaciones inalámbricas, conversión de datos, sensores de visión inteligentes, ciberseguridad, computación neuromórfica y tecnología espacial.

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