다가오는 IoT 시대에 맞서기 위해서는 정보처리 기술의 추가적인 발전이 필요합니다 순환신경망(RNN)과 같은 AI 기술은 시계열 데이터 컴퓨팅에 적용할 수 있다는 점에서 많은 주목을 받고 있다 이러한 새로운 컴퓨팅 방식의 심각한 문제는 소프트웨어에서 대규모 네트워크의 개발이다 또 다른 문제는 훈련 데이터를 학습하기 위한 엄청난 양의 계산입니다 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 하드웨어를 위한 새로운 장치와 새로운 논리 회로가 제안되었습니다 물리적 저장소 컴퓨팅은 시계열 데이터를 분류하고 계산하기 위한 순환 신경망의 새로운 개념입니다 물리적 저장소 컴퓨팅은 저장소에서 출력까지만 가중치를 최적화하여 학습을 수행하고, 물리적 시스템의 내부 역학을 이용하여 데이터를 계산합니다 연성 소재와 같은 어떤 물리적 시스템이라도 물리적 저장소 컴퓨팅을 위한 저장소로 사용할 수 있으며, 물리적 저장소 컴퓨팅을 통해 새로운 컴퓨팅 시스템을 개발할 수 있습니다 이러한 기능은 현재 AI 기술을 사용한 데이터 처리 문제를 해결할 것입니다

바카라 사이트 쿠폰원들은 도쿄 대학과 협력하여 스핀 토크 발진기를 사용하여 물리적 저장소 컴퓨팅의 단기 메모리 용량을 향상시켰습니다

저수지 컴퓨팅은 빠른 학습 기능을 갖춘 일종의 순환 신경망이며 인공 지능(AI) 하드웨어에 적용할 가능성이 있습니다 그러나 계산 시스템의 소형화는 매우 중요한 문제였습니다 작은 시스템은 종종 열잡음의 영향을 받아 계산의 신뢰성이 떨어지기 때문입니다 AIST는 작은 크기와 실온에서의 작동 능력을 활용하여 스핀 토크 발진기를 사용한 물리적 저장소 컴퓨팅을 제안했습니다 제안된 방식은 소프트웨어에서 네트워크를 구축하는 대신 계산을 위해 물리적 시스템의 복잡한 역학을 활용합니다 이를 통해 물리적 시스템을 저장소로 사용할 수 있으므로 전력 소비가 적고 통합성이 높습니다 그러나 열잡음으로 인한 낮은 신뢰성은 여전히 ​​중요한 문제였습니다

바카라 사이트 쿠폰원들은 열 잡음을 효율적으로 억제하는 마이크로파 자기장에 대한 나노자석의 동기화 현상을 이용하여 저장소 컴퓨팅의 장점인 단기 메모리 용량을 향상시켰습니다 단기 메모리 용량의 큰 향상은 스핀 토크 발진기의 높은 계산 신뢰성을 나타냅니다 그 결과는 실온에서 작동하는 고도로 통합된 소형 AI 하드웨어의 개발을 촉진할 것입니다