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J-GLOBAL ID：201802230386494267   整理番号：18A0822782

モノのスマートセンサのインターネットのための超低電力メムリスタ神経形態回路【JST・京大機械翻訳】

An Ultra Low-Power Memristive Neuromorphic Circuit for Internet of Things Smart Sensors

著者 (5件)： Fayyazi Arash (School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Ansari Mohammad (School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Kamal Mehdi (School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Afzali-Kusha Ali (School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Pedram Massoud (Department of Electrical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 5  号： 2  ページ： 1011-1022  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,低電力と面積効率の高い計算が必要とされるThingsスマートセンサのインターネットにおける感覚データを処理するために訓練されるべき超低電力アナログ神経回路を提案した。性能を維持しながら回路の動作電圧を低減するために,動作増幅器を使用することなく,メムリスティティブな神経回路を設計することに焦点を合わせた。そこで,CMOSインバータをニューロンとして用いた。また,超低電力混合信号入出力インタフェイスを提案し,組込みプロセッサのような他のディジタル部品に接続可能な回路を作った。提案した回路の有効性を評価するために,そして,構成的ニューラルネットワークベースのA/DおよびD/Aコンバータを含むそのインタフェイスを用いて,HSPICEシミュレーションを利用した。結果は,±0.25Vの動作電圧において,従来の構造と比較して,出力(入力)界面の電力消費の少なくとも108×(278×)低減が達成されることを示した。さらに,提案したインタフェイスによって強化された神経回路の有効性を,画像認識,人間行動解析,および大気質予測のようないくつかの応用の下で評価した。本研究の結果は,提案したA/DおよびD/Aコンバータと共に設計した神経回路が,90nm CMOS技術におけるASIC実装に対して,2960×(37×)の平均電力節約(高速化)を提供することを明らかにした。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： CMOS ,  電力消費 ,  高速化 ,  インタフェイス ,  ASIC ,  ニューロン ,  入出力インタフェイス ,  増幅器 ,  DA変換器 ,  *インターネット ,  シミュレーション
準シソーラス用語： *低電力化 ,  *神経 ,  *超低消費電力 ,  *インテリジェントセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： スマートセンサ ,  インターネット ,  低電力 ,  メムリスタ ,  神経 ,  形態