CEA-LETI Université Grenoble Alpes, Zurich Üniversitesi ve ETH Zurich’den araştırmacılar, son zamanlarda çığır açan bir keşif yaparak sinir ağı devre mimarileri için devrim niteliğinde bir yaklaşım olan Mosaic’i açıkladılar. “Mosaic: bellek içi hesaplama ve küçük dünya tabanlı çivili sinirsel morfolojik sistemler için yönlendirme” adlı teknik makaleleri, SNN’ler içinde verimli bilgi yönlendirme ve hesaplama için dağıtılmış memristörleri kullanarak yenilikçi bir sistolik mimari olan Mosaic’i sunuyor.
Araştırmacılar, insan beyninin bağlantılarını esinlenerek, yerel yoğunluk ve küresel seyreklikle karakterize edilen küçük dünya grafiklerinin kavramını benimsiyorlar. Farklı türlerin evrimsel süreçlerinde açıkça gözlemlenen bu prensip, sağlam ve verimli bilgi yönlendirmenin anahtarını tutuyor. Ancak mevcut yapay sinir ağı yapıları, küçük dünya sinir ağı modellerinin avantajlarını tam olarak içermekte yetersiz kalıyor.
Mosaic, dağıtılmış memristörleri kullanarak bellek içi hesaplamayı ve yönlendirmeyi bir araya getiren yeni bir von Neumann olmayan mimari sunarak bu boşluğu kapatıyor. Küçük dünya grafik topolojilerini uygulayarak, Mosaic, SNN’lerin gücünden yararlanarak eşsiz bir yönlendirme verimliliği elde ediyor. Ekip tarafından tasarlanan, üretilen ve deneysel olarak gösterilen Mosaic bileşenleri, keskin 130 nm CMOS teknolojisi ile entegre memristörler kullanarak dikkat çekici sonuçlar ortaya koyuyor.
Araştırmalarından elde ettikleri en önemli bulgulardan biri, Mosaic’in mevcut SNN donanım platformlarına kıyasla olağanüstü yönlendirme verimliliğidir. Bağlantıda zorunlu yerellik, Mosaic’in yönlendirme verimliliği açısından en az bir büyüklük sınıfıyla diğerlerini geride bırakmasını sağlar. Dikkat çekici bir şekilde, yönlendirmede başarılı olmanın yanı sıra, Mosaic, edge veri kümeleri üzerinde rekabetçi bir doğruluk da sunmaktadır.
Ayrıca, Mosaic, dağıtılmış yarıiletken tabanlı hesaplama ve bellek içi yönlendirme gücünü birleştirerek edge sistemler için ölçeklenebilir bir yaklaşım sunmaktadır. Sinir morfolojik sistemlerde bilgi yönlendirmeyi devrimleştirebilecek potansiyeliyle Mosaic, daha verimli ve güçlü yapay zeka uygulamalarının yolunu açmaktadır.
Yapay zeka alanı hızla ilerledikçe, bu vizyon sahibi bilim insanlarının yaptığı araştırma, sinir ağı devre mimarileri için yeni bir çağı işaret etmektedir. Küçük dünya sinir ağlarının prensiplerini benimseyerek, Mosaic bilgi yönlendirme alanında daha yüksek verimlilik ve performansa olanak sağlamakta, AI ve makine öğrenme kapasitelerinin sınırlarını zorlamaktadır.
The source of the article is from the blog crasel.tk