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J-GLOBAL ID：202002235596992714   整理番号：20A0963683

人間活動認識システムにおけるAIエッジ計算のための低電力HWアクセラレータ【JST・京大機械翻訳】

Low-Power HWAccelerator for AI Edge-Computing in Human Activity Recognition Systems

著者 (6件)： Vita Antonio De (University of Salerno,Department of Industrial Engineering,Fisciano,SA,Italy) ,  Pau Danilo (STMicroelectronics,System Research and Applications,Agrate Brianza,MI,Italy) ,  Parrella Claudio (STMicroelectronics,Microcontrollers and Digital-IC,Arzano,NA,Italy) ,  Benedetto Luigi Di (University of Salerno,Department of Industrial Engineering,Fisciano,SA,Italy) ,  Rubino Alfedo (University of Salerno,Department of Industrial Engineering,Fisciano,SA,Italy) ,  Licciardo Gian Domenico (University of Salerno,Department of Industrial Engineering,Fisciano,SA,Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： AICAS  ページ： 291-295  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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,人間活動認識におけるAIエッジコンピューティング用のエネルギー効率の高いHW加速器を提案した。システムは,三軸加速度計からサンプルを処理して,新しいハイブリッドニューラルネットワーク(HNN)トポロジーを使用することによって人間活動を分類した。それはシステムの計算複雑性を減少するために設計して,その正確さを維持した。HW設計は,割り当てられた物理資源とメモリアクセスを低減することを目的としたアーキテクチャにより,HNNの特性を改善する。アドホックデータセットで測定された精度は97.5%であるが,CMOS65nm標準セルを用いた合成からの測定は,センサ出力データ速度が25Hzで,通常HARに使用されるとき,6.3μWの電力消費を報告する。Copyright 2020 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： 位相幾何学 ,  加速器 ,  電力消費 ,  標準電池 ,  計算量 ,  *計算機アーキテクチャ ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： 人間活動 ,  データレート ,  メモリアクセス ,  *低電力化 ,  *アクセラレータ ,  エッジコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人間 ,  活動認識 ,  AI ,  エッジ ,  計算 ,  低電力 ,  アクセラレータ