オンライン カジノ 携帯変動技術はヨーロッパ全体で急速に進歩しており、AI革命を加速するのに役立つ態勢が整っています。
脳からゆるいインスピレーションを得ることにより、人工オンライン カジノ 携帯ラルネットワークアルゴリズムは人工知能に大きな進歩を遂げました。ただし、新しい実世界の能力、パフォーマンス、効率の観点から大幅な利益を解き放つには、より野心的なステップをとる必要があります。ハードウェアレベルで直接オンライン カジノ 携帯ラル計算をエミュレートする新しいテクノロジーを開発するためです。Neurotech Networkこれらの「オンライン カジノ 携帯形態」技術とヨーロッパでの革新的な可能性のビジョンを提示します。
効率的vs.パワーハングリー
グラフィカル処理ユニットでパターン認識タスクを実行することを学ぶための人工オンライン カジノ 携帯ラルネットワークのトレーニングには、通常数百ワットが必要です。動物の脳の非常に小さな部分をシミュレートするスーパーコンピューターには数十のメガワットが必要です。それに比べて、人間の脳は洗練された知覚および認知タスクを実行するために20ワットしか消費しません。
並列対シーケンシャル
各オンライン カジノ 携帯ロンは通常、生物学的神経加工システムで毎秒数回スパイクをしますが、多くのオンライン カジノ 携帯ロンとシナプスの大規模な並列性により、従来のコンピューターでシミュレートされた人工オンライン カジノ 携帯ラルネットワークの操作よりも数秒あたりの操作を行うことができます。 。
インメモリーコンピューティングvs. von Neumann Architecture
従来のコンピューターアーキテクチャでは、エネルギー消費と遅延の大部分は、物理的に分離されたメモリとコンピューティングパーツの間の情報の転送によるものです。オンライン カジノ 携帯ラルネットワークアルゴリズムでは、この問題（「フォンノイマンボトルネック」）は、膨大な数のパラメーターを保存し、頻繁に対処する必要があるため、重要です。
プラスチック対リジッド
脳とオンライン カジノ 携帯ラルネットワークの両方で学習することは、ネットワークがタスクを正確に実行できるようにする接続のセットに到達するまで、シナプスの繰り返しの変更に対応します。従来のコンピューターでは、これは重量を保管するメモリバンクの明示的な変更によって行われます。
アナログvs.デジタル
従来のコンピューターは、デジタルエンコーディング（ゼロと1）に依存しています。脳では、オンライン カジノ 携帯ロンの膜の電位は連続した値をとることができ、シナプスの重みも得ることができます。新しいナノデビス- オンライン カジノ 携帯行動を直接エミュレートすると、効率が向上する可能性があります。ただし、大規模な実現はまだ実証されていません。
ダイナミックと静的
従来のコンピューターは、回路の定常状態を使用して情報をエンコードします。それどころか、オンライン カジノ 携帯ロンは電圧の急上昇を放出する非線形発振器です。
スパイク対クロック
従来のコンピューターは、すべての回路のペースを設定する時計で実行されます。脳にはそのような時計はありません。
確率対正確
従来のコンピューターは、脳に反して非常に高い精度を目指しています。このような不正確さに対する再整理は、オンライン カジノ 携帯ラルネットワークの重要な資産のようです。
これらの方向のそれぞれは、現在のコンピューティングパラダイムからのブレークスルーを表しています。そのため、オンライン カジノ 携帯型コンピューティングは非常に野心的な学際的な努力を表しています。
アプリケーション
オンライン カジノ 携帯変動コンピューティングは、幅広いアプリケーションに大きな進歩をもたらす可能性があります。ここでは、予想される重要な進歩のいくつかの概要を説明します。
エッジ上のスマートエージェント
オンライン カジノ 携帯モルフィテクノロジーは、最先端の人工知能を実行しながら、パワーとエネルギーをほとんど消費し、埋め込みと常にオンになって処理できるようにすることができるシステムを提供します。これにより、消費とサイズが重要なエッジで人工知能を展開する方法が開かれます。
人へのサービス
音声、音声、キーワード検出のための非常に低電力の常に発見された検出システムは、自然言語処理に向けてさらなる音声処理を可能にし、より効率的なパーソナルアシスタントにつながります。秋の検出と生物医学的信号のための常にオンオンシステムは、世帯の人々を監視することで、パーソナルアシスタントの能力をさらに高めます。
産業
異常検出は、その広い意味で、労働者の監視が安全を改善できる植物の製造に非常に役立ちます。オンライン カジノ 携帯型技術は、時系列での異常検出、制御とテストの自動化、製造の設計、欠陥検出と予測のための設計、機械の予測的維持などでの解決策を提供することもできます。どちらも、より安全な車の設計に同様のアプローチを展開できます。
研究
アプリケーション側への影響に加えて、神経変動チップは、生物学的オンライン カジノ 携帯ラルネットワークをシミュレートする理想的なシステムであり、脳とインテリジェントな行動のメカニズムの理解に貢献するため、研究領域をサポートします。これは、神経疾患の新しい治療法のための大規模な新しい知識をもたらすでしょう。
技術イネーブラー
オンライン カジノ 携帯モルフィコンピューティングには、従来のコンピューティングパラダイムからの逸脱が必要です。これは、従来のコンピューティング基板を新しい方法で使用すること、または新しい基板を開発することを意味します。
デジタルCMOSテクノロジー
半導体製造業の主力であるデジタルCMOはよく理解されており、ボリューム製造において非常に一貫したパフォーマンスを提供します。最も高度な半導体技術にアクセスできます。これは、アナログ回路と比較して、本質的なエネルギー効率の欠点を相殺するのに役立ちます。1
アナログ/混合シグナル技術
イベントベースのアナログ混合シグナルオンライン カジノ 携帯フリックテクノロジーは、アナログ回路のコンパクトと低電力の特徴と、デジタルイベントベースの非同期のものの堅牢性と低遅延の特徴を組み合わせています。純粋なデジタルのデジタルアプローチと比較して、混合シグナル設計アプローチの重要な機能は、以下によって、電力とメモリの観点から厳しいリソースで処理を実行できるシステムを構築できることです。
- データが存在する場合にのみ電力を消散させる
- データのオンラインの処理、システムを介して検知またはストリーミングされたときに、時間定数が処理された感覚信号のダイナミクスに一致し、メモリにデータまたは状態変数を保存する必要がない回路を使用して処理します。
このテクノロジーは、エッジコンピューティング、個別化医療、モノのインターネットドメインなど、感覚信号のSub-MWの常にリアルタイム処理を必要とするアプリケーションのイネーブラーです。このアプローチに従うオンライン カジノ 携帯モルフィプロセッサの例は、UZH Neurotechメンバーによって開発されたDynap（動的なオンライン カジノ 携帯型非同期プロセッサ）の一連のデバイスです。2
CMOを超えたテクノロジー
CMOSテクノロジーがスケーリング制限に近づくと、小さなフットプリントで高い機能を提供する新しいデバイスの開発により多くの注意が払われています。特に、Neurotechネットワークのメンバーは、電気刺激によって抵抗を変更できる幅広いデバイスであるMemristive Device Technologiesの開発の最前線にいます。
現在成熟度が高い主要なメモリティブテクノロジーは、ストレージアプリケーション用の非揮発性メモリデバイスとして最初に開発されたものであり、大規模な配列で統合され、CMOと組み合わせて「抵抗性ランダムアクセスメモリ」（RRAM）（RRAM）、 「位相変化メモリ」（PCM）、「強誘電性メモリ」（FERAM）、および「磁気栄養性のランダムアクセスメモリ」（MRAM）。
シナプス実装
人工シナプスの重要な機能は、新しい情報（学習、可塑性）が与えられた状態を更新し、アナログ情報（メモリ）を保存する機能です。これは、本質的にアナログまたはマルチレベルのデバイス（RRAM、PCM、FERAMデバイス、ドメイン壁やスカイミオンなどの磁気テクスチャを使用するか）、またはバイナリ確率デバイス（フィラメントRRAM、およびSTT-MRAMのために実証されているように）で実装できます。3
オンライン カジノ 携帯ロンの実装
memristiveデバイステクノロジーの確率的、揮発性、および非線形の特性は、オンライン カジノ 携帯挙動をエミュレートするために活用されています。有望なテクノロジーの中で、Feram、VO2ベースの金属挿入剤移動装置、PCM、STT-MRAM、およびスピントルクナノオシレーターについて言及できます。4
オンライン カジノ 携帯型コンピューティングの課題
ヨーロッパのチームは、脳にインスパイアされたオンライン カジノ 携帯形成パターン認識アルゴリズム（上記の作品など、Hertfordshire 5およびHeidelberg大学）の脳内膜パターン認識アルゴリズムの概念実証の開発の最前線にありました。これを、これらを従来のアプローチよりも優れた具体的な低電力と低遅延のソリューションに変える時です。
理論的基礎
従来の機械学習は、線形代数と微積分に基づいていますが、脳機能の背後にある多くの「アルゴリズム」が定性的にのみ理解されるため、オンライン カジノ 携帯形成コンピューティングの理論的基礎はあまり明確に定義されていません。エンジニア、コンピューター科学者、オンライン カジノ 携帯科学者の間の共同研究は、これらの発見をハードウェアに変換し、新しい基板に変換することができます。
技術の成熟度
デジタル体制のCMOSトランジスタを超えたテクノロジーは、アナログCMOの回路の変動性、メモリス性スイッチングデバイスの持久力の欠如、アナログの非揮発性記憶などを実現するのが難しいなどの問題に悩まされています。これらの問題を克服するには、材料とデバイスの開発の進歩が必要であり、理想的には、これらのプロパティを許容または悪用する新しいアルゴリズムも必要です。
標準化されたツールとベンチマーク
効率的かつ効果的なオンライン カジノ 携帯形態アプリケーションの開発には、ハードウェア、ネットワークアーキテクチャ、データ表現、および開発フレームワークに関する知識が必要です。研究は、これらのいずれかに最適な対処または標準化方法についてまだ収束していません。
さらに、新しい標準アプリケーション、ベンチマーク、データセットが必要です。オンライン カジノ 携帯形式の技術は、従来のソリューションと同じアプリケーションに必ずしも効率的ではないためです。
業界による採用
業界の採用の最大の課題は、オンライン カジノ 携帯形態の技術の可能性を間違いなく実証するアプリケーションを見つけることであり、従来のコンピューティングアプローチよりも少なくとも数桁改善することです。純粋な研究以外にオンライン カジノ 携帯型システムをアクセスできるようにするには、ユーザーフレンドリーな開発とデバッグのための新しいライブラリ、API、およびGUIも必要です。
ヨーロッパとオンライン カジノ 携帯ロテクノロジーネットワークの神経形態コンピューティング
オンライン カジノ 携帯形態コンピューティングの欧州共同体は非常に活発です。今日の時点で、地図に示されているように、このテーマに関する100以上のプロジェクトが欧州連合によって資金提供されています。
参照
- Steve Furber（ed。）、Petrut Bogdan（ed。）（2020）、「Spinnaker：A Spiking Neural Network Architecture」、Boston-Delft
- Moradi et al。 「動的なオンライン カジノ 携帯型非同期プロセッサ（Dynap）の不均一なメモリ構造を備えたスケーラブルなマルチコアアーキテクチャ」。
- Brivio et al。、「非線形コンダクタンスダイナミクスを備えたメムリスティブシナプスを使用するオンライン カジノ 携帯ネットワークのスパイクにおける拡張メモリ寿命」、Nanotechnology 30（1）：015102（2019）
- Romera et al。 「4つの結合スピントルクナノオシレーターによる母音認識。」
- Schmuker et al。、「一般的な多変量データ分類のためのオンライン カジノ 携帯形態ネットワーク」、PNAS、111（6）2081-2086、（2014）
- Schmitt et al。、「ループ内のオンライン カジノ 携帯形態のハードウェア：ブレインスケールウェーハスケールシステムでの深いスパイクネットワークのトレーニング」、Proc。 ijcnn（2017）
このプロジェクトは、欧州連合のHorizon 2020 Grant契約No 824103の下での資金提供を受けています。
共著者
e。 Donati、M。Payvand、G。Indiveri（Universitat Zurich）、P。Debacker（IMEC）、S。Furber（大学
of Manchester), Y. Sandamirskaya (Intel),
M. Schmuker (University of Hertfordshire),
C. Bartolozzi (Istituto Italiano Di Tecnologia),
S. Spiga (Consiglio Nazionale Delle Ricerche),
P. Bortolotti (Thales), A. Mizrahi (Thales)
Neurotech
alice.mizrahi@thalesgroup.com
melika@ini.uzh.ch
elisa@ini.uzh.ch
https://neurotechオンライン カジノ 携帯.eu
この記事は、私たちの第2版にも掲載されますにも掲載されています。新しい四半期出版.
