論文の概要: Reservoir Computing with Thin-film Ferromagnetic Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12700v1
• Date: Fri, 29 Jan 2021 17:37:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 00:19:00.569895
• Title: Reservoir Computing with Thin-film Ferromagnetic Devices
• Title（参考訳）: 薄膜強磁性デバイスを用いた貯留層計算
• Authors: Matthew Dale, Richard F. L. Evans, Sarah Jenkins, Simon O'Keefe, Angelika Sebald, Susan Stepney, Fernando Torre, Martin Trefzer
• Abstract要約: 薄膜ジオメトリーの磁性材料は、デジタルリカレントニューラルネットワークと同等かそれ以上の精度でリザーバコンピュータを実現することができる。 その結果,磁気フィルムの基本スピン特性が要求される非線形ダイナミクスとメモリを生成することが明らかとなった。 個別の神経コンポーネントや外部処理の必要性をなくすことで,神経形態的ハードウェアのサイズを縮小できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.43445497514241
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advances in artificial intelligence are driven by technologies inspired by the brain, but these technologies are orders of magnitude less powerful and energy efficient than biological systems. Inspired by the nonlinear dynamics of neural networks, new unconventional computing hardware has emerged with the potential for extreme parallelism and ultra-low power consumption. Physical reservoir computing demonstrates this with a variety of unconventional systems from optical-based to spintronic. Reservoir computers provide a nonlinear projection of the task input into a high-dimensional feature space by exploiting the system's internal dynamics. A trained readout layer then combines features to perform tasks, such as pattern recognition and time-series analysis. Despite progress, achieving state-of-the-art performance without external signal processing to the reservoir remains challenging. Here we show, through simulation, that magnetic materials in thin-film geometries can realise reservoir computers with greater than or similar accuracy to digital recurrent neural networks. Our results reveal that basic spin properties of magnetic films generate the required nonlinear dynamics and memory to solve machine learning tasks. Furthermore, we show that neuromorphic hardware can be reduced in size by removing the need for discrete neural components and external processing. The natural dynamics and nanoscale size of magnetic thin-films present a new path towards fast energy-efficient computing with the potential to innovate portable smart devices, self driving vehicles, and robotics.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の進歩は脳に触発された技術によってもたらされるが、これらの技術は生体システムよりも強力でエネルギー効率が良い。 ニューラルネットワークの非線形ダイナミクスにインスパイアされた新しい非伝統的なコンピューティングハードウェアは、極端な並列性と超低消費電力の可能性を秘めている。 物理貯水池計算は、光ベースからスピントロニクスまで、様々な非伝統的なシステムでこれを実証している。 貯水池コンピュータは、システムの内部ダイナミクスを利用して、高次元特徴空間に入力されるタスクを非線形に投影する。 トレーニングされた読み出し層は、パターン認識や時系列分析などのタスクを実行するために機能を組み合わせる。 進展にもかかわらず、外部信号処理を行わずに最先端の性能を達成することは依然として困難である。 ここでは、シミュレーションにより、薄膜ジオメトリーの磁性物質は、デジタルリカレントニューラルネットワークと同等以上の精度で貯水池コンピュータを実現することができることを示す。 以上の結果から, 磁性膜の基本スピン特性は, 機械学習タスクを解くために必要な非線形ダイナミクスとメモリを生成することがわかった。 さらに,個別の神経コンポーネントや外部処理の必要性をなくすことで,ニューロモルフィックハードウェアのサイズを縮小できることを示した。 磁性薄膜の自然力学とナノスケールサイズは、ポータブルなスマートデバイス、自動運転車、ロボティクスを革新する可能性を持つ高速エネルギー効率コンピューティングへの新たな道を示す。

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