論文の概要: RF signal classification in hardware with an RF spintronic neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01131v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 14:09:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 14:24:12.282236
• Title: RF signal classification in hardware with an RF spintronic neural network
• Title（参考訳）: RFスピントロニクスニューラルネットワークを用いたハードウェアにおけるRF信号分類
• Authors: Nathan Leroux, Danijela Markovi\'c, D\'edalo Sanz-Hern\'andez, Juan Trastoy, Paolo Bortolotti, Alejandro Schulman, Luana Benetti, Alex Jenkins, Ricardo Ferreira, Julie Grollier and Alice Mizrahi
• Abstract要約: 磁気トンネル接合と呼ばれるスピントロニクスナノデバイスの固有ダイナミクスを利用して、複数のアナログRF入力を並列に処理する方法を示す。 我々は,磁気トンネル接合から得られる実験データを,等価なソフトウェアニューラルネットワークと同じ精度でニューロンやシナプスに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.000685134136525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Extracting information from radiofrequency (RF) signals using artificial neural networks at low energy cost is a critical need for a wide range of applications. Here we show how to leverage the intrinsic dynamics of spintronic nanodevices called magnetic tunnel junctions to process multiple analogue RF inputs in parallel and perform synaptic operations. Furthermore, we achieve classification of RF signals with experimental data from magnetic tunnel junctions as neurons and synapses, with the same accuracy as an equivalent software neural network. These results are a key step for embedded radiofrequency artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 高周波(rf)信号から低エネルギーのニューラルネットワークを用いて情報を抽出することは、幅広い応用への重要なニーズである。 本稿では、磁気トンネル接合と呼ばれるスピントロニクスナノデバイスの固有ダイナミクスを利用して、複数のアナログrf入力を並列に処理しシナプス演算を行う方法を示す。 さらに,等価なソフトウェアニューラルネットワークと同等の精度で,磁気トンネル接合部から実験データを得たrf信号のニューロンとシナプスの分類を行う。 これらの結果は、組み込み高周波人工知能にとって重要なステップである。

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