نشرت جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية، والجامعة المستقلة في برشلونة، وأبحاث آي بي إم، وجامعة جنوب كاليفورنيا، وجامعة ميشيغان، ورقة بحثية جديدة بعنوان "تطبيق الأجهزة للشبكات العصبية الاصطناعية القائمة على الممرستور".
المستخلص:
"يشهد الذكاء الاصطناعي (AI) حاليًا ازدهارًا مدفوعًا بتقنيات التعلم العميق (DL)، التي تعتمد على شبكات من وحدات الحوسبة البسيطة المتصلة التي تعمل بالتوازي. لا يدعم النطاق الترددي المنخفض للاتصالات بين وحدات الذاكرة والمعالجة في أجهزة von Neumann التقليدية متطلبات التطبيقات الناشئة التي تعتمد بشكل مكثف على مجموعات كبيرة من البيانات. تساعد نماذج الحوسبة الأحدث، مثل الموازاة العالية والحوسبة القريبة من الذاكرة، على تخفيف عنق الزجاجة في اتصالات البيانات إلى حد ما، ولكن هناك حاجة إلى مفاهيم تغيير النموذج. تعد Memristors، وهي تقنية جديدة لأشباه موصلات أكسيد المعادن (CMOS) غير التكميلية، خيارًا واعدًا لأجهزة الذاكرة نظرًا لخصائصها الجوهرية الفريدة على مستوى الجهاز، مما يتيح التخزين والحوسبة ببصمة صغيرة ومتوازية بشكل كبير بطاقة منخفضة . من الناحية النظرية، يُترجم هذا بشكل مباشر إلى زيادة كبيرة في كفاءة الطاقة والإنتاجية الحسابية، ولكن لا تزال هناك تحديات عملية مختلفة. في هذا العمل، نستعرض أحدث الجهود المبذولة لتحقيق الشبكات العصبية الاصطناعية الذاكرية القائمة على الأجهزة (ANNs)، مع وصف تفصيلي لمبادئ العمل لكل كتلة وبدائل التصميم المختلفة مع مزاياها وعيوبها، بالإضافة إلى الأدوات المطلوبة للدقة الدقيقة. تقدير مقاييس الأداء. وفي نهاية المطاف، نهدف إلى توفير بروتوكول شامل للمواد والأساليب المستخدمة في الشبكات العصبية التذكرية لأولئك الذين يهدفون إلى بدء العمل في هذا المجال والخبراء الذين يبحثون عن نهج شامل.
ابحث عن التقنية ورقة هنا. تم النشر في مارس 2024.
أغيري، ف.، سيباستيان، أ.، لو جالو، م. وآخرون. تنفيذ الأجهزة للشبكات العصبية الاصطناعية القائمة على الميمريستور. نات كومون 15، 1974 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-45670-9
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://semiengineering.com/hw-implementation-of-memristive-anns/
