論文の概要: A perspective on physical reservoir computing with nanomagnetic devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04851v1
- Date: Fri, 9 Dec 2022 13:43:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-12 16:23:46.954551
- Title: A perspective on physical reservoir computing with nanomagnetic devices
- Title（参考訳）: ナノマグネティックデバイスを用いた物理貯留層計算の展望
- Authors: Dan A Allwood, Matthew O A Ellis, David Griffin, Thomas J Hayward,
Luca Manneschi, Mohammad F KH Musameh, Simon O'Keefe, Susan Stepney, Charles
Swindells, Martin A Trefzer, Eleni Vasilaki, Guru Venkat, Ian Vidamour, and
Chester Wringe
- Abstract要約: 我々は、スピントロニクスデバイスを用いた計算に適した単純なトレーニングアルゴリズムを備えたリカレントネットワークである貯水池コンピューティングパラダイムに焦点を当てた。
我々はニューロモルフィック・スピントロニクスデバイスを開発するための技術や手法をレビューし、そのようなデバイスが広く使われるようになる前に対処すべき重要なオープン・イシューを結論付ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9007022664972197
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural networks have revolutionized the area of artificial intelligence and
introduced transformative applications to almost every scientific field and
industry. However, this success comes at a great price; the energy requirements
for training advanced models are unsustainable. One promising way to address
this pressing issue is by developing low-energy neuromorphic hardware that
directly supports the algorithm's requirements. The intrinsic non-volatility,
non-linearity, and memory of spintronic devices make them appealing candidates
for neuromorphic devices. Here we focus on the reservoir computing paradigm, a
recurrent network with a simple training algorithm suitable for computation
with spintronic devices since they can provide the properties of non-linearity
and memory. We review technologies and methods for developing neuromorphic
spintronic devices and conclude with critical open issues to address before
such devices become widely used.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは人工知能の領域に革命をもたらし、ほぼすべての科学分野や産業にトランスフォーメーション応用を導入した。
しかし、この成功は高い価格で実現され、先進モデルの訓練に必要なエネルギーは持続不可能である。
この問題に対処する有望な方法の1つは、アルゴリズムの要求を直接サポートする低エネルギーのニューロモルフィックハードウェアを開発することである。
スピントロニクスデバイスの本質的な非ボラティリティ、非線形性、記憶は、ニューロモルフィックデバイスの候補となる。
本稿では,非線形性とメモリ特性を提供するため,スピントロニクスデバイスを用いた計算に適した単純な学習アルゴリズムを備えたリカレントネットワークであるリカレント・コンピューティング・パラダイムに注目した。
我々は神経形態スピントロンデバイスを開発する技術と手法をレビューし、そのようなデバイスが広く使われるようになる前に対処すべき重要なオープン課題をまとめる。
関連論文リスト
- Voltage-Controlled Magnetoelectric Devices for Neuromorphic Diffusion Process [16.157882920146324]
我々は、ニューロモルフィック拡散プロセスのためのスピントロニック電圧制御磁気メモリハードウェアを開発した。
磁気メモリの非揮発性により,高速かつ低コストな計算が可能となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T02:14:22Z) - A Review of Neuroscience-Inspired Machine Learning [58.72729525961739]
バイオプルーシブル・クレジット・アサインメントは、事実上あらゆる学習条件と互換性があり、エネルギー効率が高い。
本稿では,人工ニューラルネットワークにおける信用代入の生体評価可能なルールをモデル化する,いくつかの重要なアルゴリズムについて検討する。
我々は,このようなアルゴリズムを実用アプリケーションでより有用にするためには,今後の課題に対処する必要があることを論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T18:05:09Z) - SpiNNaker2: A Large-Scale Neuromorphic System for Event-Based and
Asynchronous Machine Learning [12.300710699791418]
SpiNNaker2はスケーラブルな機械学習のために開発されたデジタルニューロモルフィックチップである。
この研究はSpiNNaker2システムの動作原理を特徴とし、新しい機械学習アプリケーションのプロトタイプを概説している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-09T11:07:48Z) - Pruning random resistive memory for optimizing analogue AI [54.21621702814583]
AIモデルは、エネルギー消費と環境持続可能性に前例のない課題を提示する。
有望な解決策の1つは、アナログコンピューティングを再考することである。
ここでは、構造的塑性に着想を得たエッジプルーニングを用いたユニバーサルソリューション、ソフトウェア・ハードウエアの共設計について報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-13T08:59:01Z) - Spike-based Neuromorphic Computing for Next-Generation Computer Vision [1.2367795537503197]
ニューロモルフィック・コンピューティングは、従来のフォン・ノイマン・コンピューティング・パラダイムと比較してエネルギー効率の桁違いの改善を約束する。
目標は、適応的でフォールトトレラント、低フットプリント、高速、低エネルギーの知能システムを開発することであり、脳の機能を学び、エミュレートすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-15T01:05:35Z) - Spiking neural network for nonlinear regression [68.8204255655161]
スパイクニューラルネットワークは、メモリとエネルギー消費を大幅に削減する可能性を持っている。
彼らは、次世代のニューロモルフィックハードウェアによって活用できる時間的および神経的疎結合を導入する。
スパイキングニューラルネットワークを用いた回帰フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-06T13:04:45Z) - Neuromorphic Artificial Intelligence Systems [58.1806704582023]
フォン・ノイマンアーキテクチャと古典的ニューラルネットワークに基づく現代のAIシステムは、脳と比較して多くの基本的な制限がある。
この記事では、そのような制限と、それらが緩和される方法について論じる。
これは、これらの制限が克服されている現在利用可能なニューロモーフィックAIプロジェクトの概要を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-25T20:16:05Z) - High-Speed CMOS-Free Purely Spintronic Asynchronous Recurrent Neural
Network [1.1965429476528429]
ニューロモルフィックコンピューティングシステムは、伝統的なフォン・ノイマン計算アーキテクチャの限界を克服する。
近年の研究では、様々なニューラルネットワーク設計におけるメムリスタやスピントロニクスデバイスが効率と速度を高めることが示されている。
本稿では、完全スピントロニクスホップフィールドRNNで用いられる、生物学的にインスパイアされた完全スピントロニクスニューロンについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-05T19:23:33Z) - Photonics for artificial intelligence and neuromorphic computing [52.77024349608834]
フォトニック集積回路は超高速な人工ニューラルネットワークを可能にした。
フォトニックニューロモルフィックシステムはナノ秒以下のレイテンシを提供する。
これらのシステムは、機械学習と人工知能の需要の増加に対応する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-30T21:41:44Z) - Neuromorphic Processing and Sensing: Evolutionary Progression of AI to
Spiking [0.0]
スパイキングニューラルネットワークアルゴリズムは、計算と電力要求の一部を利用して高度な人工知能を実装することを約束する。
本稿では,スパイクに基づくニューロモルフィック技術の理論的研究について解説し,ハードウェアプロセッサ,ソフトウェアプラットフォーム,ニューロモルフィックセンシングデバイスの現状について概説する。
プログレクションパスは、現在の機械学習スペシャリストがスキルセットを更新し、現在の世代のディープニューラルネットワークからSNNへの分類または予測モデルを作成するために舗装されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-10T20:54:42Z) - Spiking Neural Networks Hardware Implementations and Challenges: a
Survey [53.429871539789445]
スパイキングニューラルネットワークは、ニューロンとシナプスの操作原理を模倣する認知アルゴリズムである。
スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装の現状について述べる。
本稿では,これらのイベント駆動アルゴリズムの特性をハードウェアレベルで活用するための戦略について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-04T13:24:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。