Evaluare:
În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.
Memristors for Neuromorphic Circuits and Artificial Intelligence Applications
Inteligența artificială (AI) a găsit numeroase aplicații în ultimul deceniu datorită creșterii continue a puterii de calcul. Rețelele neuronale artificiale sunt inspirate din structura creierului și constau în interconectarea neuronilor artificiali prin sinapse artificiale.
Antrenarea acestor sisteme necesită cantități uriașe de date și, după ce rețeaua este antrenată, aceasta poate recunoaște date neprevăzute și furniza informații utile. Așa-numitele rețele neuronale cu vârfuri se comportă similar cu modul în care funcționează creierul și sunt foarte eficiente din punct de vedere energetic. Până în acest moment, atât rețelele neuronale spiking, cât și cele convenționale au fost implementate în programe software care rulează pe unități de calcul convenționale.
Cu toate acestea, această abordare necesită o putere de calcul ridicată, un spațiu fizic mare și este ineficientă din punct de vedere energetic. Prin urmare, există un interes din ce în ce mai mare pentru dezvoltarea de instrumente AI implementate direct în hardware.
Primele demonstrații hardware s-au bazat pe circuite CMOS pentru neuroni și protocoale de comunicare specifice pentru sinapse. Cu toate acestea, pentru a crește și mai mult viteza de formare și eficiența energetică, reducând în același timp dimensiunea sistemului, se explorează combinația de neuroni CMOS cu sinapse memristor.
Memristorul este un rezistor cu memorie care se comportă similar cu sinapsele biologice. Această carte explorează stadiul actual al circuitelor neuromorfice care implementează rețele neuronale cu memristori pentru aplicații AI.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)