Nöromorfik mühendislik - Neuromorphic engineering

Nöromorfik mühendislik, Ayrıca şöyle bilinir nöromorfik hesaplama,[1][2][3] tarafından geliştirilen bir kavramdır Carver Mead,[4] 1980'lerin sonlarında, Çok Büyük Ölçekli Entegrasyon (VLSI) elektronik içeren sistemler analog devreler sinir sisteminde bulunan nöro-biyolojik mimarileri taklit etmek.[5] Son zamanlarda terim nöromorfik analog, dijital, karışık modlu analog / dijital VLSI ve aşağıdaki modellerin modellerini uygulayan yazılım sistemlerini tanımlamak için kullanılmıştır. sinir sistemleri (için algı, motor kontrolü veya çok duyusal entegrasyon ). Nöromorfik hesaplamanın donanım düzeyinde uygulanması, oksit tabanlı olarak gerçekleştirilebilir. memristors,[6] spintronik bellekler, eşik anahtarları ve transistörler.[7][8]

Nöromorfik mühendisliğin önemli bir yönü, bireysel nöronların, devrelerin, uygulamaların ve genel mimarilerin morfolojisinin nasıl istenen hesaplamaları yarattığını, bilginin nasıl temsil edildiğini, hasara karşı sağlamlığı etkilediğini, öğrenme ve gelişmeyi nasıl birleştirdiğini, yerel değişime (esneklik) uyum sağladığını anlamaktır. ve evrimsel değişimi kolaylaştırır.

Nöromorfik mühendislik, ilham alan disiplinler arası bir konudur. Biyoloji, fizik, matematik, bilgisayar Bilimi, ve elektronik Mühendisliği[9] yapay sinir sistemleri tasarlamak için görüş sistemleri fiziksel mimarisi ve tasarım ilkeleri biyolojik sinir sistemlerine dayanan kafa-göz sistemleri, işitsel işlemciler ve otonom robotlar.[10]

Örnekler

2006 gibi erken bir tarihte, araştırmacılar Georgia Tech bir alan programlanabilir sinir dizisi yayınladı.[11] Bu yonga, kapılarda yükün programlanabilirliğine izin veren, gittikçe karmaşıklaşan yüzer kapı transistörleri dizisinin ilkiydi. MOSFET'ler beyindeki nöronların kanal-iyon özelliklerini modellemek ve silikon programlanabilir nöron dizisinin ilk vakalarından biriydi.

Kasım 2011'de bir grup MIT araştırmacılar, 400 transistör ve standart kullanan iki nöron arasındaki sinapsta analog, iyon temelli iletişimi taklit eden bir bilgisayar çipi yarattı. CMOS üretim teknikleri.[12][13]

Haziran 2012'de, spintronik araştırmacılar Purdue kullanarak bir nöromorfik çipin tasarımı üzerine bir makale sundu. yanal dönüş valfleri ve memristors. Mimarinin nöronlara benzer şekilde çalıştığını ve bu nedenle beynin işleyişini yeniden üretme yöntemlerini test etmek için kullanılabileceğini iddia ediyorlar. Ek olarak, bu çipler geleneksel olanlardan önemli ölçüde daha fazla enerji tasarrufludur.[14]

Araştırma HP Laboratuvarları üzerinde Mott memristors göstermiştir ki,uçucu, uçucu davranış önemli ölçüde altındaki sıcaklıklarda sergiledi faz geçişi bir imalat yapmak için sıcaklıktan yararlanılabilir nöristör,[15] nöronlarda bulunan davranışı taklit eden biyolojik olarak ilham alan bir cihaz.[15] Eylül 2013'te, bu nöristörlerin ani yükselme davranışının bir işlem için gerekli bileşenleri oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini gösteren modeller ve simülasyonlar sundular. Turing makinesi.[16]

Nörogrid, tarafından inşa edildi Silikonda beyinler -de Stanford Üniversitesi,[17] nöromorfik mühendislik ilkeleri kullanılarak tasarlanmış bir donanım örneğidir. Devre kartı, NeuroCores olarak adlandırılan, özel olarak tasarlanmış 16 yongadan oluşur. Her NeuroCore'un analog devresi, 65536 nöron için nöral elementleri taklit ederek enerji verimliliğini en üst düzeye çıkaracak şekilde tasarlanmıştır. Taklit edilen nöronlar, ani artış verimini en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmış dijital devre kullanılarak bağlanır.[18][19]

Nöromorfik mühendisliği için etkileri olan bir araştırma projesi, İnsan Beyni Projesi Biyolojik verileri kullanarak bir süper bilgisayarda tam bir insan beynini simüle etmeye çalışıyor. Nörobilim, tıp ve bilgi işlem alanlarında bir grup araştırmacıdan oluşur.[20] Henry Markram projenin eş direktörü, projenin beyni ve hastalıklarını keşfetmek ve anlamak için bir temel oluşturmayı ve bu bilgiyi yeni bilgisayar teknolojileri inşa etmek için kullanmayı önerdiğini belirtti. Projenin üç temel amacı, beyin parçalarının nasıl birbirine uyduğunu ve birlikte çalıştığını daha iyi anlamak, beyin hastalıklarının nasıl objektif olarak teşhis edilip tedavi edileceğini anlamak ve nöromorfik bilgisayarlar geliştirmek için insan beyni anlayışını kullanmaktır. Tam bir insan beyninin simülasyonunun bugünkünden bin kat daha güçlü bir süper bilgisayara ihtiyaç duyacağı, nöromorfik bilgisayarlara şu an odaklanmayı teşvik ediyor.[21] Projeye 1.3 milyar dolar tahsis edildi. Avrupa Komisyonu.[22]

Nöromorfik mühendisliği için etkileri olan diğer araştırmalar şunları içerir: BEYİN Girişimi[23] ve Gerçek Kuzey çip IBM.[24] Nöromorfik cihazlar da nanokristaller, nanoteller ve iletken polimerler kullanılarak gösterilmiştir.[25]

Intel nöromorfik araştırma çipini "Loihi ”, Ekim 2017'de. Çip, eşzamansız bir ani sinir ağı (SNN), yüksek verimlilikle öğrenme ve çıkarım uygulamak için kullanılan uyarlanabilir, kendi kendini değiştiren olay odaklı ince taneli paralel hesaplamaları uygulamak için.[26][27]

IMEC Belçika merkezli bir nanoelektronik araştırma merkezi, dünyanın ilk kendi kendine öğrenen nöromorfik çipini gösterdi. OxRAM teknolojisine dayanan beyinden ilham alan çip kendi kendine öğrenme yeteneğine sahiptir ve müzik besteleme yeteneğine sahip olduğu kanıtlanmıştır.[28] IMEC, prototipin bestelediği 3 saniyelik melodiyi yayınladı. Çip, aynı zamanda imza ve tarzda şarkılarla sırayla yüklendi. Şarkılar, çipin oyun sırasında kuralları öğrendiği ve daha sonra uyguladığı eski Belçika ve Fransız flüt minuetleriydi.[29]

BraincChip inc 2019'un sonlarında Akida adlı bir NSoC (yonga üzerinde nöromofik sistem) işlemcisini piyasaya sürecek.[30]

Etik hususlar

Disiplinlerarası nöromorfik mühendislik kavramı nispeten yeni olsa da, genel olarak insan benzeri makinelere ve yapay zekaya uygulanan aynı etik düşüncelerin çoğu nöromorfik sistemler için de geçerlidir. Bununla birlikte, nöromorfik sistemlerin bir insan beynini taklit edecek şekilde tasarlandığı gerçeği, kullanımlarını çevreleyen benzersiz etik sorulara yol açmaktadır.

Bununla birlikte, pratik tartışma, nöromorfik donanımın ve yapay "sinir ağlarının" beynin boyut ve işlevsel teknoloji açısından çok daha düşük bir karmaşıklıkta bilgiyi nasıl çalıştırdığına veya işlediğine dair son derece basitleştirilmiş modeller ve açısından çok daha düzenli bir yapı olmasıdır. bağlantı. Nöromorfik çipleri beyinle karşılaştırmak, hem kanatları hem de kuyruğu olduğu için uçağı kuşla karşılaştırmaya benzer çok kaba bir karşılaştırmadır. Gerçek şu ki, sinirsel bilişsel sistemler, mevcut son teknoloji yapay zekadan çok daha fazla enerji ve hesaplama verimliliğine sahiptir ve nöromorfik mühendislik, tıpkı birçok mühendislik tasarımının biyografisine sahip olduğu gibi beynin mekanizmasından ilham alarak bu boşluğu daraltma girişimidir. - esinlenmiş özellikler.

Demokratik endişeler

Halkın algısı nedeniyle nöromorfik mühendisliğe önemli etik sınırlamalar getirilebilir.[31] Özel Eurobarometre 382: Avrupa Komisyonu tarafından yürütülen bir anket olan Robotlara Karşı Halkın Tutumları, Avrupa Birliği vatandaşlar, çocukların, yaşlıların veya engellilerin bakımında robotların yasaklanmasını istedi. Ayrıca,% 34'ü eğitimde,% 27'si sağlık hizmetlerinde ve% 20'si boş zamanlarında robotların yasaklanmasından yanaydı. Avrupa Komisyonu, bu alanları özellikle "insan" olarak sınıflandırıyor. Rapor, insan işlevlerini taklit edebilen veya kopyalayabilen robotlarla ilgili artan kamu endişesine işaret ediyor. Nöromorfik mühendislik, tanımı gereği, bir insan işlevini, yani insan beyninin işlevini kopyalamak için tasarlanmıştır.[32]

Nöromorfik mühendisliği çevreleyen demokratik endişelerin gelecekte daha da derinleşmesi muhtemeldir. Avrupa Komisyonu, 15 ila 24 yaş arasındaki AB vatandaşlarının, 55 yaşın üzerindeki AB vatandaşlarına göre robotları insan benzeri (cihaz benzeri değil) düşünme olasılığının daha yüksek olduğunu tespit etti. insan benzeri olarak tanımlanmıştı, 15-24 yaş arası AB vatandaşlarının% 75'i robot fikrine karşılık geldiğini söylerken, 55 yaşın üzerindeki AB vatandaşlarının yalnızca% 57'si aynı şekilde yanıt verdi. Bu nedenle, nöromorfik sistemlerin insan benzeri doğası, onları birçok AB vatandaşının gelecekte yasaklanmasını isteyeceği robot kategorilerine yerleştirebilir.[32]

Kişilik

Nöromorfik sistemler gittikçe ilerledikçe, bazı bilim adamları hibe vermeyi savundular. kişilik bu sistemlere ilişkin haklar. İnsanlara kişiliklerini veren beyin ise, bir nöromorfik sistemin kişilik haklarına sahip olabilmesi için insan beynini ne ölçüde taklit etmesi gerekir? Teknoloji geliştirme eleştirmenleri İnsan Beyni Projesi Beyinden ilham alan bilgisayarları ilerletmeyi amaçlayan, nöromorfik hesaplamadaki ilerlemenin makine bilincine veya kişiliğe yol açabileceğini savundu.[33] Eleştirmenler, bu sistemlere insan olarak davranılacaksa, nöromorfik sistemleri sonlandırma eylemi de dahil olmak üzere, insanların nöromorfik sistemleri kullanarak gerçekleştirdiği birçok görev, bu eylemler nöromorfik sistemlerin özerkliğini ihlal edeceği için ahlaki açıdan kabul edilemez olabilir.[34]

Yasal hususlar

Şüpheciler, elektronik kişilik kavramını, nöromorfik teknolojiye uygulanacak kişilik kavramını yasal olarak uygulamanın hiçbir yolu olmadığını iddia ettiler. Avrupa Komisyonu'nun “akıllı robotları” tüzel kişi olarak tanımaya yönelik önerisine karşı çıkan hukuk, robotik, tıp ve etik alanlarında 285 uzman tarafından imzalanan bir mektupta yazarlar, "Bir robot için yasal statü, Doğal insan model, çünkü robot daha sonra insan hakları örneğin haysiyet hakkı, bütünlük hakkı, ücret alma hakkı veya vatandaşlık hakkı gibi, dolayısıyla İnsan haklarıyla doğrudan yüzleşir. Bu, ile çelişir Avrupa Birliği Temel Haklar Şartı ve İnsan Hakları ve Temel Özgürlüklerin Korunmasına İlişkin Sözleşme.”[35]

Mülkiyet ve mülkiyet hakları

Mülkiyet hakları ve yapay zeka konusunda önemli yasal tartışmalar var. İçinde Acohs Pty Ltd ve Ucorp Pty Ltd, Yargıç Christopher Jessup Avustralya Federal Mahkemesi buldum kaynak kodu için Malzeme Güvenlik Bilgi Formları olamazdı telif hakkı alınmış tarafından oluşturulduğu gibi yazılım arayüzü bir insan yazar yerine.[36] Aynı soru nöromorfik sistemler için de geçerli olabilir: eğer bir nöromorfik sistem bir insan beynini başarılı bir şekilde taklit ederse ve bir parça orijinal eser üretirse, eğer varsa, eserin sahipliğini kim talep edebilir? [1] 1 -> [Daha iyisi yaratanın kim olduğunu sorun? ve daha sonra ara bağlantılarının dinamikleri nelerdir? bu karmaşıklığın önde gelen ürünlerinden daha fazlası. Ancak bu, bir makinenin veya herhangi bir insan yaratımının otonom olduğunu söyleyen düşüncenin yaratıcısından dikkate alınmaz. Bu saflık olur ve bu nedenle tartışmayı tahmin etmek değil, hipotez yapmak ve ispatlamak anlamına gelen mantığa dayandırır. -> Sydney Morgan'dan yorumlar]

Nöromristif sistemler

Nöromristif sistemler, nöromorfik hesaplama sistemlerinin bir alt sınıfıdır. memristors uygulamaya nöroplastisite. Nöromorfik mühendislik biyolojik davranışı taklit etmeye odaklanırken, nöromristif sistemler soyutlamaya odaklanır.[37] Örneğin, bir nöromristif sistem, bir kortikal mikro devrenin soyut bir sinir ağı modeli ile davranışı.[38]

Birkaç nörondan esinlenen eşik mantık işlevi vardır[6] yüksek düzeyde uygulamaları olan memristörler ile uygulanmaktadır desen tanıma uygulamalar. Yakın zamanda bildirilen uygulamalardan bazıları şunlardır: Konuşma tanıma,[39] yüz tanıma[40] ve nesne tanıma.[41] Ayrıca, geleneksel dijital mantık kapılarının yerini alan uygulamalar bulurlar.[42][43]

İdeal pasif hatıra devreleri için, devrenin dahili belleğinin evrimi için bir diferansiyel denklem sistemi (Caravelli-Traversa-Di Ventra denklemi) türetmek mümkündür:[44]

fiziksel hafıza ağının ve dış kaynakların özelliklerinin bir işlevi olarak. Yukarıdaki denklemde, "unutan" zaman ölçeği sabitidir, ve oranı kapalı ve açık memistörlerin limit direnç değerleri, devrenin kaynaklarının vektörü ve devrenin temel döngüleri üzerinde bir projektördür. Sabit gerilim boyutuna sahiptir ve cihazın özellikleriyle ilişkilidir. memristor; fiziksel kökeni, iletkendeki yük hareketliliğidir. Köşegen matris ve vektör ve sırasıyla, 0 ile 1 arasındaki değerler ile memristörlerin dahili değeridir. Bu nedenle, bu denklem, güvenilir olmak için bellek değerlerine ekstra kısıtlamalar eklemeyi gerektirir.

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ Monroe, D. (2014). "Nöromorfik bilgi işlem (gerçekten) büyük zamana hazırlanıyor". ACM'nin iletişimi. 57 (6): 13–15. doi:10.1145/2601069. S2CID  20051102.
  2. ^ Zhao, W. S .; Agnus, G .; Derycke, V .; Filoramo, A .; Bourgoin, J. -P .; Gamrat, C. (2010). "Nanotüp cihazları tabanlı çapraz çubuk mimarisi: Nöromorfik hesaplamaya doğru". Nanoteknoloji. 21 (17): 175202. Bibcode:2010Nanot..21q5202Z. doi:10.1088/0957-4484/21/17/175202. PMID  20368686.
  3. ^ İnsan Beyni Projesi SP 9: Nöromorfik Hesaplama Platformu açık Youtube
  4. ^ Mead, Carver. "carver mead web sitesi". carvermead.
  5. ^ Mead, Carver (1990). "Nöromorfik elektronik sistemler" (PDF). IEEE'nin tutanakları. 78 (10): 1629–1636. doi:10.1109/5.58356.
  6. ^ a b Maan, A. K .; Jayadevi, D. A .; James, A. P. (1 Ocak 2016). "Hatırlatıcı Eşik Mantık Devreleri Üzerine Bir İnceleme". Sinir Ağları ve Öğrenme Sistemlerinde IEEE İşlemleri. PP (99): 1734–1746. arXiv:1604.07121. Bibcode:2016arXiv160407121M. doi:10.1109 / TNNLS.2016.2547842. ISSN  2162-237X. PMID  27164608. S2CID  1798273.
  7. ^ Zhou, Sen; Ramanathan, S. (1 Ağustos 2015). "Mott Hafızası ve Nöromorfik Cihazlar". IEEE'nin tutanakları. 103 (8): 1289–1310. doi:10.1109 / JPROC.2015.2431914. ISSN  0018-9219. S2CID  11347598.
  8. ^ "Sinirsel Sinyallemenin Bilgi İçeriğini Geliştiren Nöromorfik Devreler | Nöromorfik Sistemler Hakkında Uluslararası Konferans 2020". doi:10.1145/3407197.3407204. S2CID  220794387. Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)
  9. ^ "Sinirsel Sinyallemenin Bilgi İçeriğini Geliştiren Nöromorfik Devreler | Nöromorfik Sistemler Hakkında Uluslararası Konferans 2020". doi:10.1145/3407197.3407204. S2CID  220794387. Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)
  10. ^ Boddhu, S. K .; Gallagher, J.C. (2012). "Evrimleşmiş Nöromorfik Uçuş Kontrolörlerinin Niteliksel Fonksiyonel Ayrıştırma Analizi". Uygulamalı Hesaplamalı Zeka ve Yazılımsal Hesaplama. 2012: 1–21. doi:10.1155/2012/705483.
  11. ^ Farquhar, Ethan; Hasler, Paul. (Mayıs 2006). Bir alan programlanabilir sinir dizisi. IEEE Uluslararası Devreler ve Sistemler Sempozyumu. sayfa 4114–4117. doi:10.1109 / ISCAS.2006.1693534. ISBN  978-0-7803-9389-9. S2CID  206966013.
  12. ^ "MIT yaratır" beyin çipi"". Alındı 4 Aralık 2012.
  13. ^ Poon, Chi-Sang; Zhou, Kuan (2011). "Nöromorfik silikon nöronlar ve büyük ölçekli sinir ağları: zorluklar ve fırsatlar". Sinirbilimde Sınırlar. 5: 108. doi:10.3389 / fnins.2011.00108. PMC  3181466. PMID  21991244.
  14. ^ Sharad, Mrigank; Augustine, Charles; Panagopoulos, Georgios; Roy, Kaushik (2012). "Spin Cihazlarını Kullanan Nöromorfik Donanım Önerisi". arXiv:1206.3227 [cond-mat.dis-nn ].
  15. ^ a b Pickett, M. D .; Medeiros-Ribeiro, G .; Williams, R. S. (2012). "Mott memristörleriyle oluşturulmuş ölçeklenebilir bir nöristör". Doğa Malzemeleri. 12 (2): 114–7. Bibcode:2013NatMa..12..114P. doi:10.1038 / nmat3510. PMID  23241533. S2CID  16271627.
  16. ^ Matthew D Pickett & R Stanley Williams (Eylül 2013). "Faz geçişleri, nöristöre dayalı hücresel otomatlarda hesaplama evrenselliği sağlar". Nanoteknoloji. IOP Publishing Ltd. 24 (38). 384002. Bibcode:2013Nanot..24L4002P. doi:10.1088/0957-4484/24/38/384002. PMID  23999059.
  17. ^ Boahen, Kwabena (24 Nisan 2014). "Neurogrid: Büyük Ölçekli Sinirsel Simülasyonlar için Karma Analog-Dijital Çoklu Çip Sistemi". IEEE'nin tutanakları. 102 (5): 699–716. doi:10.1109 / JPROC.2014.2313565. S2CID  17176371.
  18. ^ Waldrop, M. Mitchell (2013). "Nöroelektronik: Akıllı bağlantılar". Doğa. 503 (7474): 22–4. Bibcode:2013Natur.503 ... 22W. doi:10.1038 / 503022a. PMID  24201264.
  19. ^ Benjamin, Ben Varkey; Peiran Gao; McQuinn, Emmett; Choudhary, Swadesh; Chandrasekaran, Anand R .; Bussat, Jean-Marie; Alvarez-Icaza, Rodrigo; Arthur, John V .; Merolla, Paul A .; Boahen Kwabena (2014). "Neurogrid: Büyük Ölçekli Sinirsel Simülasyonlar için Karma Analog-Dijital Çoklu Çip Sistemi". IEEE'nin tutanakları. 102 (5): 699–716. doi:10.1109 / JPROC.2014.2313565. S2CID  17176371.
  20. ^ "Dahil Edilen Kuruluşlar". Arşivlenen orijinal Mart 2, 2013. Alındı 22 Şubat 2013.
  21. ^ "İnsan Beyni Projesi". Alındı 22 Şubat 2013.
  22. ^ "İnsan Beyni Projesi ve Daha Fazla Siber Savaşçının İşe Alınması". Ocak 29, 2013. Alındı 22 Şubat 2013.
  23. ^ Nöromorfik bilgi işlem: Yeni bir ruhun makinesi, Ekonomist, 2013-08-03
  24. ^ Modha, Dharmendra (Ağustos 2014). "Ölçeklenebilir bir iletişim ağı ve arabirimi olan bir milyon nöron entegre devresi". Bilim. 345 (6197): 668–673. Bibcode:2014Sci ... 345..668M. doi:10.1126 / science.1254642. PMID  25104385. S2CID  12706847.
  25. ^ Fairfield, Jessamyn (1 Mart 2017). "Daha Akıllı Makineler" (PDF).
  26. ^ Davies, Mike; et al. (16 Ocak 2018). "Loihi: Çip Üzerinde Öğrenmeye Sahip Bir Nöromorfik Manycore İşlemci". IEEE Mikro. 38 (1): 82–99. doi:10.1109 / MM.2018.112130359. S2CID  3608458.
  27. ^ Morris, John. "Intel neden nöromorfik bir çip oluşturdu?". ZDNet. Alındı 17 Ağustos 2018.
  28. ^ "Imec, müzik besteleyen kendi kendine öğrenen nöromorfik çipi gösteriyor". IMEC Uluslararası. Alındı 1 Ekim, 2019.
  29. ^ Bourzac, Katherine. "Müzik Yapan Nöromorfik Çip". IEEE Spektrumu. Alındı 1 Ekim, 2019.
  30. ^ "BrainChip Nöromorfik SoC'sunu Açıklıyor".
  31. ^ 2015 Çalışma Paneli (Eylül 2016). 2030'da Yapay Zeka ve Yaşam (PDF). Yapay Zeka Üzerine Yüz Yıllık Çalışma (AI100) (Bildiri). Stanford Üniversitesi.
  32. ^ a b Avrupa Komisyonu (Eylül 2012). "Özel Eurobarometer 382: Robotlara Karşı Halkın Tutumu" (PDF). Avrupa Komisyonu.
  33. ^ Aicardi, Christine (Eylül 2018). "İnsan Beyni Projesinde eşlik eden teknoloji gelişimi: Öngörüden etik yönetimine". Vadeli işlemler. 102: 114–124. doi:10.1016 / j.futures.2018.01.005.
  34. ^ Lim, Daniel (1 Haziran 2014). "Beyin simülasyonu ve kişilik: İnsan Beyni Projesi ile ilgili bir endişe". Etik ve Bilgi Teknolojisi. 16 (2): 77–89. doi:10.1007 / s10676-013-9330-5. ISSN  1572-8439. S2CID  17415814.
  35. ^ "Robotik Openletter | Avrupa Komisyonu'na açık mektup" (Fransızcada). Alındı 10 Mayıs, 2019.
  36. ^ Lavan. "Kaynak kodu ve dijital ürünlerde telif hakkı". Lavan. Alındı 10 Mayıs, 2019.
  37. ^ "002.08 N.I.C.E. Workshop 2014: Nöromemristif Devreler ve Sistemlerle Akıllı Hesaplamaya Doğru - Şubat 2014". digitalops.sandia.gov. Alındı 26 Ağustos 2019.
  38. ^ C. Merkel ve D. K Judithipudi, "Örüntü sınıflandırması için nöromristif aşırı öğrenme makineleri," ISVLSI, 2014.
  39. ^ Maan, A.K .; James, A.P .; Dimitrijev, S. (2015). "Memristor kalıp tanıyıcı: izole konuşma kelimesi tanıma". Elektronik Harfler. 51 (17): 1370–1372. doi:10.1049 / el.2015.1428. hdl:10072/140989. S2CID  61454815.
  40. ^ Maan, Akshay Kumar; Kumar, Dinesh S .; James, Alex Pappachen (1 Ocak 2014). "Hatırlatıcı Eşik Mantığı Yüz Tanıma". Prosedür Bilgisayar Bilimleri. Biyolojik Esinlenen Bilişsel Mimariler üzerine 5. Yıllık Uluslararası Konferans, 2014 BICA. 41: 98–103. doi:10.1016 / j.procs.2014.11.090.
  41. ^ Maan, A.K .; Kumar, D.S .; Sugathan, S .; James, A.P. (1 Ekim 2015). "Hızlı Hareket Eden Nesne Algılamanın Hatırlatıcı Eşik Mantık Devresi Tasarımı". Çok Büyük Ölçekli Entegrasyon (VLSI) Sistemlerinde IEEE İşlemleri. 23 (10): 2337–2341. arXiv:1410.1267. doi:10.1109 / TVLSI.2014.2359801. ISSN  1063-8210. S2CID  9647290.
  42. ^ James, A.P .; Francis, L.R.V.J .; Kumar, D.S. (1 Ocak 2014). "Dirençli Eşik Mantığı". Çok Büyük Ölçekli Entegrasyon (VLSI) Sistemlerinde IEEE İşlemleri. 22 (1): 190–195. arXiv:1308.0090. doi:10.1109 / TVLSI.2012.2232946. ISSN  1063-8210. S2CID  7357110.
  43. ^ James, A.P .; Kumar, D.S .; Ajayan, A. (1 Kasım 2015). "Eşik Mantığı Hesaplama: Hızlı Fourier Dönüşümü ve Vedik Çarpma için Memristive-CMOS Devreleri". Çok Büyük Ölçekli Entegrasyon (VLSI) Sistemlerinde IEEE İşlemleri. 23 (11): 2690–2694. arXiv:1411.5255. doi:10.1109 / TVLSI.2014.2371857. ISSN  1063-8210. S2CID  6076956.
  44. ^ Caravelli; et al. (2017). "Hatıra devrelerin karmaşık dinamikleri: analitik sonuçlar ve evrensel yavaş gevşeme". Fiziksel İnceleme E. 95 (2): 022140. arXiv:1608.08651. Bibcode:2017Ürün Kodu: 95b2140C. doi:10.1103 / PhysRevE.95.022140. PMID  28297937. S2CID  6758362.

Dış bağlantılar