초 전력 기계 학습 하드웨어 개발을위한 DARPA Young 룰렛 돌리기 상
ECE 부룰렛 돌리기 Aatmesh Shrivastava 룰렛 돌리기는 DARPA로부터 "정밀 아날로그 컴퓨팅을 사용한 나노 와트 파워 머신 러닝 하드웨어"에 대해 최대 1 백만 달러의 젊은 룰렛 돌리기 상을 수상했습니다.
Aatmesh Shrivastava는 전기 및 컴퓨터 엔지니어링 부룰렛 돌리기가 디지털 기술로 실현할 수없는 정교한 비전 애플리케이션을 초래할 매우 저전력, 아날로그 기반 머신 러닝 (ML) 하드웨어를 개발하고 있습니다. Shrivastava의 연구는 그에게 최대 1 백만 달러의 권위있는 DARPA Young 룰렛 돌리기 상을 수상했습니다.
그의 팀은 초기 단계에서 동물 및 캐릭터와 같은 간단한 이미지를 인식하는 통합 시스템-칩 (SOC)을 만드는 데 중점을 둘 것입니다.
목표는 정교한 이미징을 식별하고 분류하기 위해 기술을 확장하는 것입니다. 이 연구는 처음에는 군사 응용 프로그램에 적용될 것이지만 결국 다양한 산업에 영향을 줄 수 있습니다.
“기본적으로 수십 년 동안 확립 된 기본 컴퓨팅 방식을 개선하려고 노력하고 있기 때문에 크고 광범위한 영향을 줄 수 있습니다.
디지털 컴퓨팅 장치는 아날로그의 효율성과 일치 할 수 없으며 대신 처리, 크기 및 전력 소비에 대한 제한으로 인해 벽에 부딪칩니다. Shrivastava는“본질적으로 하드웨어를 활용할 때 프로세스는 비효율적입니다.
프로젝트 구성 요소에는 강력하고 정확한 아날로그 컴퓨팅 회로가있는 ML 하드웨어, 아날로그 컴퓨팅 시스템 모델링 도구 및 대적 공격 탐지기가 포함됩니다.
Shrivastava는 아날로그 기술과 전력 소비 및 전달과 관련된 실질적인 작업을 가지고 있습니다. 그는 권위있는 NSF 커리어 상을 수상한 사람입니다.“Edge Biomedical Devices의 기계 학습 추론을위한 초대형 전력 아날로그 컴퓨팅 하드웨어 설계 프레임 워크.”.이 작업은 초 전력 아날로그 컴퓨팅 회로를 사용하여 웨어러블 및 이식 가능한 생체 의학 장치를위한 ML 기반 하드웨어 솔루션 개발에 중점을 둡니다..
Cornell University, Shrivastava 및 ECE 룰렛 돌리기 인 Nian Sun 룰렛 돌리기와 협력하여 2 백만 달러의 NSF 보조금을 받았습니다"고성능 컴퓨팅 (HIPE-HPC)을위한 전력 전자 장치의 이종 통합."
또한, 그는 특허를 받았습니다“에너지 모니터링을 갖춘 자체 구동 아날로그 컴퓨팅 아키텍처를 통해 기계 학습 비전을 가능하게합니다.”
Shrivastava는 아날로그 컴퓨팅의 인정과“그 중요성의 실제 신호”로 상과 자금을보고 있습니다.
이 연구와 동시에, Shrivastava는 언젠가이 저전력, 아날로그 컴퓨팅 프레임 워크를 기반으로 상용화 된 제품을 생산하기를 희망하는 스타트 업 회사 인 Think Alog를 출시했습니다..
기술 요약 :ECE 부룰렛 돌리기 Aatmesh Shrivastava 룰렛 돌리기는 DARPA로부터 "정밀 아날로그 컴퓨팅을 사용한 나노 와트 파워 머신 학습 하드웨어"에 대해 최대 1 백만 달러의 YFA (Young Captulty Award)를 수상했습니다. 이 YFA 프로젝트는 전력 소비로 인해 불가능한 애플리케이션을위한 초 저전력 (나노 와트 레벨), 아날로그 컴퓨팅, 기계 학습 (ML) 하드웨어를 실현하는 것을 목표로합니다.
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