La recherche sur le traitement des bords rapproche la découverte de l’utilisation dans les réseaux d’intelligence artificielle


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  • Des chercheurs de l’Université de Surrey ont réussi à démontrer la preuve de concept de l’utilisation de leur transistor multimodal (MMT) dans des réseaux de neurones artificiels, qui imitent le cerveau humain. Il s’agit d’une étape importante vers l’utilisation de transistors à couche mince comme matériel d’intelligence artificielle et fait avancer l’informatique de pointe, avec la perspective de réduire les besoins en énergie et d’améliorer l’efficacité, plutôt que de compter uniquement sur des puces informatiques.

    Le MMT, signalé pour la première fois par des chercheurs de Surrey en 2020, surmonte les défis de longue date associés aux transistors et peut effectuer les mêmes opérations que des circuits plus complexes. Cette dernière recherche, publiée dans la revue à comité de lecture Rapports scientifiques, utilise la modélisation mathématique pour prouver le concept d’utilisation des MMT dans les systèmes d’intelligence artificielle, qui est une étape essentielle vers la fabrication.

    À l’aide de données de transistor mesurées et simulées, les chercheurs montrent que des transistors multimodaux bien conçus pourraient fonctionner de manière robuste en tant qu’activations de type unité linéaire rectifiée (ReLU) dans des réseaux de neurones artificiels, atteignant une précision de classification pratiquement identique à celle des implémentations ReLU pures. Ils ont utilisé des données MMT mesurées et simulées pour former un réseau de neurones artificiels afin d’identifier les nombres manuscrits et ont comparé les résultats avec le ReLU intégré du logiciel. Les résultats ont confirmé le potentiel des dispositifs MMT pour les circuits de décision et de classification à couches minces. La même approche pourrait être utilisée dans des systèmes d’IA plus complexes.

    Exceptionnellement, la recherche a été dirigée par Isin Pesch, étudiante de premier cycle à Surrey, qui a travaillé sur le projet pendant le module de recherche de dernière année de son BEng (Hons) en génie électronique avec nanotechnologie. Covid signifiait qu’elle devait étudier à distance depuis son domicile en Turquie, mais elle a quand même réussi à diriger le développement, complétée par une équipe de recherche internationale, qui comprenait également des collaborateurs de l’Université de Rennes, en France, et de l’UCL, à Londres.

    Isin Pesch, auteur principal de l’article, qui a été rédigé avant l’obtention de son diplôme en juillet 2021, a déclaré :

    “Il y a un grand besoin d’améliorations technologiques pour soutenir la croissance de l’électronique à faible coût et à grande surface qui s’est avérée être utilisée dans les applications d’intelligence artificielle. Les transistors à couches minces ont un rôle à jouer pour permettre une puissance de traitement élevée avec une faible utilisation des ressources. Nous pouvons maintenant voir que les MMT, un type unique de transistor à couche mince, inventé à l’Université de Surrey, ont la fiabilité et l’uniformité nécessaires pour remplir ce rôle.”

    Le Dr Radu Sporea, maître de conférences à l’Institut de technologie avancée de l’Université de Surrey, a déclaré :

    “Ces résultats rappellent à quel point Surrey est un chef de file de la recherche sur l’IA. Beaucoup de mes collègues se concentrent sur l’IA centrée sur les personnes et sur la meilleure façon de maximiser les avantages pour les humains, y compris la façon d’appliquer ces nouveaux concepts de manière éthique. Notre recherche à l’Advanced Technology Institute fait avancer l’implémentation physique, comme un tremplin vers un matériel de nouvelle génération puissant mais abordable. C’est fantastique que la collaboration aboutisse à de tels succès avec des chercheurs impliqués à tous les niveaux, des étudiants de premier cycle comme Isin lorsqu’elle a dirigé cette recherche, aux experts chevronnés. .”

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par Université du Surrey. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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