`

СПЕЦИАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТА

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Тонкоплёночные транзисторы улучшат эффективность граничных ИИ-систем

+11
голос

В конце 2021 г. Apple выбилась в лидеры рынка смартфонов

Исследователи из Института передовых технологий (ATI) Университета Суррея (Великобритания) вместе с коллегами из Университетского колледжа Лондона и из города Рен во Франции с помощью математического моделирования продемонстрировали принципиальную возможность использования, созданного ими в 2020 году мультимодового транзистора (ММТ) в искусственных нейронных сетях, имитирующих человеческий мозг.

Успех этого концептуального эксперимента станет важным шагом на пути к применению в ИИ-технике на границе сети тонкоплёночных транзисторов (TFT) для снижения энергопотребления и улучшения эффективности нейроморфных вычислений.

В этом последнем исследовании, опубликованном в журнале Scientific Reports, учёные использовали как измеренные, так и смоделированные данные MMT для обучения искусственной нейронной сети распознаванию рукописных чисел. Результаты показывают, что хорошо спроектированные мультимодальные транзисторы могут надёжно работать в качестве выпрямленного линейного узла ReLU (аналог полупериодического выпрямителя в электронике) в искусственных нейронных сетях, обеспечивая практически такую же точность классификации, что и чистые программные реализации ReLU.

Исин Пеш (Isin Pesch), ведущий автор статьи, сказала: «Тонкоплёночные транзисторы играют важную роль в обеспечении высокой вычислительной мощности при низком использовании ресурсов. Теперь мы видим, что MMT, уникальный тип тонкоплёночных транзисторов, изобретенный в Университете Суррея, обладает необходимыми  надежностью и однородностью для выполнения этой роли».

Исследование не только подтверждает перспективность устройств MMT для создания тонкоплёночных схем классификации и принятия решений, но и создаёт предпосылки для применения данного подхода к более сложным системам ИИ.

«Эти результаты напоминают о том, что Суррей является лидером в исследованиях ИИ… Наша работа в Институте передовых технологий приближает физическую реализацию как очередная ступенька к мощному, но доступному оборудованию следующего поколения», – заявил доктор Раду Спореа (Radu Sporea), старший преподаватель ATI.

Де і як компаніям необхідно укріпити свій захист

+11
голос

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT