論文の概要: Machine Learning Quantum Systems with Magnetic p-bits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06679v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 14:54:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 14:56:36.609632
• Title: Machine Learning Quantum Systems with Magnetic p-bits
• Title（参考訳）: 磁気pビットを用いた機械学習量子システム
• Authors: Shuvro Chowdhury and Kerem Y. Camsari
• Abstract要約: ムーアの法則の減速は、人工知能(AI)アルゴリズムの計算ワークロードが急上昇し続けるにつれ、危機に繋がった。 スケーラブルでエネルギー効率のよいハードウェアは、AIアルゴリズムやアプリケーションのユニークな要件に合わせて緊急に必要である。 pビットによる確率計算は、スケーラブルでドメイン固有でエネルギー効率の良い計算パラダイムとして登場した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The slowing down of Moore's Law has led to a crisis as the computing workloads of Artificial Intelligence (AI) algorithms continue skyrocketing. There is an urgent need for scalable and energy-efficient hardware catering to the unique requirements of AI algorithms and applications. In this environment, probabilistic computing with p-bits emerged as a scalable, domain-specific, and energy-efficient computing paradigm, particularly useful for probabilistic applications and algorithms. In particular, spintronic devices such as stochastic magnetic tunnel junctions (sMTJ) show great promise in designing integrated p-computers. Here, we examine how a scalable probabilistic computer with such magnetic p-bits can be useful for an emerging field combining machine learning and quantum physics.
• Abstract（参考訳）: ムーアの法則の減速は、人工知能(AI)アルゴリズムの計算ワークロードが急上昇し続けるにつれ、危機に繋がった。 AIアルゴリズムとアプリケーションのユニークな要件に合わせて、スケーラブルでエネルギー効率のよいハードウェアが緊急に必要である。 この環境では、pビットを用いた確率計算はスケーラブルでドメイン固有でエネルギー効率のよい計算パラダイムとして登場し、特に確率的アプリケーションやアルゴリズムに有用であった。 特に、確率磁気トンネル接合(sMTJ)のようなスピントロニクスデバイスは、統合されたpコンピュータを設計する上で非常に有望である。 本稿では、このような磁気pビットを持つスケーラブルな確率コンピュータが、機械学習と量子物理学を組み合わせた新興分野にどのように役立つかを検討する。

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