論文の概要: Application of Machine Learning for Correcting Defect-induced Neuromorphic Circuit Inference Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11113v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 06:05:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.926273
• Title: Application of Machine Learning for Correcting Defect-induced Neuromorphic Circuit Inference Errors
• Title（参考訳）: 機械学習による欠陥誘発ニューロモルフィック回路推定誤差の補正
• Authors: Vedant Sawal, Hiu Yung Wong,
• Abstract要約: 本稿では,ReRAMベースのニューロモルフィック回路において,故障による推論誤差を補正する機械学習手法を提案する。 設計技術共最適化(DTCO)シミュレーションフレームワークを用いて,6種類の空間欠陥をモデル化・解析する。 提案手法は,回路の出力電圧に基づいてトレーニングされた軽量ニューラルネットワークを用いて,最大で35%(55%から90%)の精度低下を予測できることを示す。
• 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: This paper presents a machine learning-based approach to correct inference errors caused by stuck-at faults in fully analog ReRAM-based neuromorphic circuits. Using a Design-Technology Co-Optimization (DTCO) simulation framework, we model and analyze six spatial defect types-circular, circular-complement, ring, row, column, and checkerboard-across multiple layers of a multi-array neuromorphic architecture. We demonstrate that the proposed correction method, which employs a lightweight neural network trained on the circuit's output voltages, can recover up to 35% (from 55% to 90%) inference accuracy loss in defective scenarios. Our results, based on handwritten digit recognition tasks, show that even small corrective networks can significantly improve circuit robustness. This method offers a scalable and energy-efficient path toward enhanced yield and reliability for neuromorphic systems in edge and internet-of-things (IoTs) applications. In addition to correcting the specific defect types used during training, our method also demonstrates the ability to generalize-achieving reasonable accuracy when tested on different types of defects not seen during training. The framework can be readily extended to support real-time adaptive learning, enabling on-chip correction for dynamic or aging-induced fault profiles.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,完全アナログReRAM型ニューロモルフィック回路において,故障による推論誤差を補正する機械学習手法を提案する。 設計技術共最適化(DTCO)シミュレーションフレームワークを用いて,マルチアレイニューロモルフィックアーキテクチャの6つの空間欠陥タイプ(円形,円形,環,行,列,チェッカーボード)をモデル化し,解析する。 提案手法は,回路の出力電圧に基づいてトレーニングされた軽量ニューラルネットワークを用いて,最大で35%(55%から90%)の精度低下を予測できることを示す。 筆者らは手書きの数値認識タスクに基づいて,小さな補正ネットワークでも回路の堅牢性を大幅に向上させることができることを示した。 この方法は、エッジおよびIoT(Internet-of-Things)アプリケーションにおいて、ニューロモルフィックシステムの収量と信頼性を向上させるためのスケーラブルでエネルギー効率のよい経路を提供する。 また,本手法は,トレーニング中に使用する特定の欠陥タイプを補正するだけでなく,トレーニング中に見えないさまざまな欠陥に対してテストした場合に,適切な精度を達成できることを実証する。 このフレームワークは、リアルタイム適応学習をサポートするために容易に拡張することができ、動的または加齢に伴う障害プロファイルのオンチップ修正を可能にする。

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