論文の概要: Energy-efficient memcapacitive physical reservoir computing system for temporal data processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12025v1
• Date: Fri, 19 May 2023 22:36:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 01:15:28.061474
• Title: Energy-efficient memcapacitive physical reservoir computing system for temporal data processing
• Title（参考訳）: 時空間データ処理のためのエネルギー効率の高いmemcapacitive physical reservoir computing system
• Authors: Md Razuan Hossain, Ahmed Salah Mohamed, Nicholas Xavier Armendarez, Joseph S. Najem and Md Sakib Hasan
• Abstract要約: 貯留層コンピューティングは、時間データを処理するための非常に効率的な機械学習フレームワークである。 ここでは, 揮発性生体膜を用いた膜キャパシタを用いて, 短期シナプス可塑性機能を貯水池として密に再現する。 本システムは,2次非線形回帰タスクにおいて,音声桁分類の精度98%,正規化平均平方誤差0.0012を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reservoir computing is a highly efficient machine learning framework for processing temporal data by extracting features from the input signal and mapping them into higher dimensional spaces. Physical reservoir layers have been realized using spintronic oscillators, atomic switch networks, silicon photonic modules, ferroelectric transistors, and volatile memristors. However, these devices are intrinsically energy-dissipative due to their resistive nature, which leads to increased power consumption. Therefore, capacitive memory devices can provide a more energy-efficient approach. Here, we leverage volatile biomembrane-based memcapacitors that closely mimic certain short-term synaptic plasticity functions as reservoirs to solve classification tasks and analyze time-series data in simulation and experimentally. Our system achieves a 98% accuracy rate for spoken digit classification and a normalized mean square error of 0.0012 in a second-order non-linear regression task. Further, to demonstrate the device's real-time temporal data processing capability, we demonstrate a 100% accuracy for an electroencephalography (EEG) signal classification problem for epilepsy detection. Most importantly, we demonstrate that for a random input sequence, each memcapacitor consumes on average 41.5fJ of energy per spike, irrespective of the chosen input voltage pulse width, and 415fW of average power for 100 ms pulse width, orders of magnitude lower than the state-of-the-art devices. Lastly, we believe the biocompatible, soft nature of our memcapacitor makes it highly suitable for computing and signal-processing applications in biological environments.
• Abstract（参考訳）: 貯水池コンピューティングは、入力信号から特徴を抽出し、それらを高次元空間にマッピングすることで、時間的データを処理するための高効率な機械学習フレームワークである。 物理貯留層は、スピントロン振動子、原子スイッチネットワーク、シリコンフォトニックモジュール、強誘電トランジスタ、揮発性memristorを用いて実現されている。 しかし、これらの装置は、その抵抗性により本質的にエネルギーを消費し、電力消費が増加する。 したがって、容量メモリデバイスはよりエネルギー効率の良いアプローチを提供できる。 本研究では,特定の短期シナプス可塑性関数を密接に模倣した揮発性生体膜を用いた膜キャパシタを用いて分類課題を解決し,シミュレーションおよび実験で時系列データを解析する。 本システムは,2次非線形回帰タスクにおいて,音声桁分類の精度98%,正規化平均平方誤差0.0012を達成する。 さらに,脳波を用いたてんかん検出のための脳波信号分類問題において,リアルタイムの時間データ処理能力を示すために,100%の精度を示す。 最も重要なことは、ランダムな入力シーケンスでは、各memcapacitorは、選択された入力電圧パルス幅に関係なく、スパイク当たり平均41.5fj、100msパルス幅の平均電力415fwを消費し、最先端デバイスよりも桁違いに消費する。 最後に,メムキャパシタの生体適合性,ソフト性は,生体環境における計算や信号処理に極めて適していると考えている。

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