論文の概要: Classification of multi-frequency RF signals by extreme learning, using magnetic tunnel junctions as neurons and synapses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01131v2
• Date: Thu, 20 Apr 2023 12:10:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 17:08:17.651397
• Title: Classification of multi-frequency RF signals by extreme learning, using magnetic tunnel junctions as neurons and synapses
• Title（参考訳）: 磁気トンネル接合をニューロンとシナプスとして用いた極端学習による多周波RF信号の分類
• 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: 磁気トンネル接合は並列に複数の周波数でRF入力を処理可能であることを示す。 極端学習と呼ばれるバックプロパゲーションフリーの手法を用いて、RF信号で符号化されたノイズの多い画像を分類する。 これらの結果は、組み込みの高周波人工知能にとって重要なステップである。
• 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 from radars to health. These RF inputs are composed of multiples frequencies. Here we show that magnetic tunnel junctions can process analogue RF inputs with multiple frequencies in parallel and perform synaptic operations. Using a backpropagation-free method called extreme learning, we classify noisy images encoded by RF signals, using experimental data from magnetic tunnel junctions functioning as both synapses and neurons. We achieve the same accuracy as an equivalent software neural network. These results are a key step for embedded radiofrequency artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた高周波(rf)信号から低エネルギーで情報を抽出することは、レーダーから健康まで幅広い応用への重要なニーズである。 これらのRF入力は多重周波数で構成される。 ここでは、磁気トンネル接合が複数の周波数のアナログRF入力を並列に処理し、シナプス演算を行うことができることを示す。 rf信号で符号化されたノイズ画像は、シナプスとニューロンの両方として機能する磁気トンネル接合実験データを用いて、バックプロパゲーションフリーのextreme learning法を用いて分類する。 我々は、同等のソフトウェアニューラルネットワークと同じ精度を達成する。 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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