एमआईटी न्यूज़ के मुताबिक 28 फरवरी की दोपहर को बीजिंग का समय बताया गया है कि एमआईटी शोधकर्ताओं ने एक उच्च-प्रदर्शन चिप विकसित किया है जो तंत्रिका नेटवर्क कंप्यूटिंग के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, अन्य चिप्स की तुलना में 94-95% कम बिजली की आवश्यकता होती है, जबकि चिप में अन्य प्रोसेसर की गति सात गुना बढ़ जाती है, और भविष्य में ऐसी चिप्स का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क चलाने वाले मोबाइल डिवाइस पर होने की संभावना है या चीजों के उपकरण का इंटरनेट
एमआईटी इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान स्नातक Eweixieke · Bisiwosi (Avishek बिस्वास) इस परियोजना के विकास में एक नेता है, उन्होंने कहा: 'कुल मिलाकर, प्रोसेसर के आपरेशन के सामान्य मोड है चिप में से कुछ है कि खंड स्मृति में रखा इस गणना प्रदर्शन करने के लिए है, यह स्मृति में आगे और पीछे डेटा पर आ जाएगा। के बाद से मशीन सीखने एल्गोरिथ्म गणना शक्ति का एक बहुत आवश्यकता है, इसलिए जब डेटा आगे पीछे घूम रहा है ऊर्जा का एक बहुत की खपत होगी, लेकिन वास्तव में इन एल्गोरिदम करते गणना विशिष्ट ऑपरेशन है, जो डॉट उत्पाद (डॉट उत्पाद) कहा जाता है एक प्रकार में सरल किया जा सकता। विचार है, चाहे हम लगातार में स्थानांतरित करने के लिए की आवश्यकता को समाप्त स्मृति में इस बिंदु गुणनफल समारोह तैनात कर सकते हैं, इन आंकड़ों? '
चिप एक नोड के इनपुट को एक वोल्टेज में कनवर्ट करता है, जिसे बाद में भंडारण और आगे की प्रक्रिया के लिए डिजिटल रूप में कनवर्ट किया जाता है। इस दृष्टिकोण से चिप को एक ही चरण में 16 नोड्स के डॉट उत्पाद की गणना करने की आवश्यकता होती है, बिना स्मृति और प्रोसेसर के बीच डेटा को स्थानांतरित करने के लिए। एमआईटी न्यूज का मानना है कि यह दृष्टिकोण मानव मस्तिष्क में काम करने के करीब है जिस तरह से।
बिस्वोस इस बात पर विस्तार से बताएंगे कि चिप एक कागज में कैसे काम करता है, जो अंतरराष्ट्रीय ठोस राज्य सर्किट सम्मेलन के दौरान प्रस्तुत किया जाएगा, उनके निबंध सह-लेखक, एमआईटी इंजीनियरिंग कॉलेज डीन अनंत चन्द्रकसन और एमआईटी में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर साइंस के प्रोफेसर वन्निवार बुश।
पिछले दिसंबर, SensibleVision कंपनी सीईओ जॉर्ज एक बार "जीवविज्ञान अद्यतन (बॉयोमीट्रिक अद्यतन)" में कम से टूटी Bernstorff (जॉर्ज Brostoff) प्रकाशित एक अतिथि लेख अनुकूलित प्रोसेसर साबित कर दिया मोबाइल उपकरणों के लिए सुरक्षा दे सकता है मान्यता महान परिवर्तन। उसके बाद, FWDNXT भी घोषणा की कि वे भी घोषणा की कि वह मशीन सीखने के लिए विकसित करने और मान्यता आपत्ति जाएगा एआरएम के अलावा, तंत्रिका नेटवर्क छवि मान्यता और कम बिजली प्रोसेसर के वर्गीकरण की गहराई विकसित करने के लिए प्रयोग करेंगे लाया चिप।
