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Titolo originale:
Memristors for Neuromorphic Circuits and Artificial Intelligence Applications
Contenuto del libro:
L'intelligenza artificiale (IA) ha trovato molte applicazioni nell'ultimo decennio grazie alla crescente potenza di calcolo. Le reti neurali artificiali si ispirano alla struttura del cervello e consistono nell'interconnessione di neuroni artificiali attraverso sinapsi artificiali.
L'addestramento di questi sistemi richiede enormi quantità di dati e, dopo l'addestramento, la rete è in grado di riconoscere dati imprevisti e fornire informazioni utili. Le cosiddette reti neurali spiking si comportano in modo simile al funzionamento del cervello e sono molto efficienti dal punto di vista energetico. Finora, sia le reti neurali spiking che quelle convenzionali sono state implementate in programmi software eseguiti su unità di calcolo convenzionali.
Tuttavia, questo approccio richiede un'elevata potenza di calcolo, un grande spazio fisico ed è inefficiente dal punto di vista energetico. Pertanto, vi è un crescente interesse nello sviluppo di strumenti di IA direttamente implementati nell'hardware.
Le prime dimostrazioni hardware si sono basate su circuiti CMOS per i neuroni e su protocolli di comunicazione specifici per le sinapsi. Tuttavia, per aumentare ulteriormente la velocità di addestramento e l'efficienza energetica, riducendo al contempo le dimensioni del sistema, si sta esplorando la combinazione di neuroni CMOS con sinapsi a memristori.
Il memristor è un resistore con memoria che si comporta in modo simile alle sinapsi biologiche. Questo libro esplora lo stato dell'arte dei circuiti neuromorfi che implementano reti neurali con memristori per applicazioni di intelligenza artificiale.
