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Memorias no volátiles en arquitecturas de redes neuronales de disparo: tendencias actuales y emergentes

Autores: Varshika, M. Lakshmi; Corradi, Federico; Das, Anup

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Memorias no volátiles en arquitecturas de redes neuronales de disparo: tendencias actuales y emergentes


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Procesadores eficientes en energía
Sistemas neuromórficos
Redes neuronales de disparo
Eficiencia similar a la del cerebro
Materiales novedosos
Tecnologías de memoria no volátil

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Un escenario de computación sostenible exige procesadores más eficientes en energía. Los sistemas neuromórficos imitan funciones biológicas mediante el uso de redes neuronales de disparo para lograr eficiencia, velocidad, adaptabilidad e inteligencia similares a las del cerebro. Las tendencias actuales en tecnologías neuromórficas abordan los desafíos de investigar materiales, sistemas y arquitecturas novedosos para permitir una computación inspirada en el cerebro de alta integración y extremadamente baja potencia. Esta revisión recopila las tendencias más recientes en la explotación de las propiedades físicas de las tecnologías de memoria no volátil para implementar una computación eficiente en memoria y en dispositivos con arquitecturas neuromórficas basadas en pulsos.

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