Konventionella hårdvaruplattformar förbrukar enorma mängder energi för kognitivt lärande på grund av datarörelser mellan processorn och off-chip-minnet. Hjärninspirerade enhetstekniker som använder analog viktlagring gör det möjligt att utföra kognitiva uppgifter mer effektivt. Här presenterar vi ett analogt icke-flyktigt resistivt minne (en elektronisk synaps) med gjutmedelsvänliga material. Apparaten visar ett dubbelriktat beteende för kontinuerlig viktmodulering. Grey-scale ansiktsklassificering demonstreras experimentellt med hjälp av en integrerad 1024-cellsmatris med parallell online-utbildning. Energiförbrukningen inom de analoga synapserna för varje iteration är 1000 Â (20 В ) lägre jämfört med en implementation med Intel Xeon Phi processor med off-chip minne (med hypotetiska on-chip digital resistive random access minne). Noggrannheten på provuppsättningarna är nära resultatet med hjälp av en central bearbetningsenhet. Dessa experimentella resultat konsolidera genomförbarheten av analog synaps array och bana väg för att bygga ett energieffektivt och storskaligt neuromorphic system.
REF presenterar en analog anordning för att implementera artificiell synaps med hög energieffektivitet, som visar 30 nJ energiförbrukning för en epok av klassificering uppgift.
Face classification using electronic synapses
{'venue': 'Nature Communications', 'journal': 'Nature Communications', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}