- TDK의 실시간 아날로그 칩은 로봇 공학 및 센서의 가장자리에서 학습했습니다.
- 데모에서는 록-패퍼-스키저 챌린지의 고속 학습을 보여줍니다.
- 엣지 컴퓨팅을 위한 병합을 위한 뉴로모픽 접근 감지 및 AI
대부분의 사람들에게 TDK는 1980년대와 1990년대 홈 레코딩 및 개인 음악 분야의 선두주자였던 오디오 카세트로 가장 잘 알려져 있습니다.
한때 빈 테이프와 자성 재료의 대명사였던 이 회사는 이후 첨단 전자 장치 및 센서 기술의 주요 개발자로 발전했습니다.
이제 TDK는 학기도 대학의 도움으로 실시간 학습이 가능하다고 말하면서 프로토타입 아날로그 저장소 AI 칩을 만들었습니다.
바위종이
이 기술은 휴먼 세리블람을 복제해 시시각각 변화하는 데이터를 고속, 초에너지로 처리해 로봇공학과 인간-기계 인터페이스에 적합하다.
저장소 컴퓨팅을 직접 학습하고 아날로그 회로를 사용함으로써 클라우드 처리 및 광범위한 데이터 용량에 의존하는 기존의 가장 깊은 교육 모델과 다릅니다.
실리콘은 최소한의 에너지로 효율적으로 파동을 설명하고 입력하고 생성하는 등 아날로그 신호의 자연스러운 물리적 이동성을 사용합니다.
TD는 실시간 학습 기술이 데이터 스트림의 변화에 따라 더 빠르게 적응할 수 있으며 착용 장치, 자율 시스템 및 IoT 하드웨어에 대한 즉각적인 반응에 적합한 즉각적인 반응을 만든다고 TD에 말했습니다.
회사는 다가오는 일본에서 열리는 CTEC 2025 이벤트에서 프로토타입을 선보일 예정입니다. 여기서 데모 장치는 청중을 추적하기 위해 가속도 센서를 사용하여 록 패퍼 바스터 게임에 도전하고 플레이어는 동작을 완료할 기회를 얻기 전에 승리 제스처를 예측하게 됩니다.
TD에게 “Rock-paper-vasks는 손가락의 움직임에 뚜렷한 차이가 있으며, 무엇을 해야 할지 결정하려면 실시간으로 뚜렷한 차이점을 배워야 합니다”라고 TD는 설명했습니다.
“이 데모 장치는 사용자의 손에 부착되며 가속도 센서로 손가락 움직임을 측정하고 돌보미로 무엇을 연주할지 결정하는 간단한 작업이 실시간으로 처리되고 아날로그 저장소 AI 칩이 고속으로 처리됩니다.
기관은 프로토타입 칩 데모가 “저류지의 컴퓨팅 컴퓨팅을 향상시킬 것이며” Edi 애플리케이션을 위한 저류지 컴퓨팅 장치의 상용화를 가속화할 것이라고 밝혔습니다.
새로운 디자인은 스핀트로닉스를 사용하여 대뇌를 복제하려고 시도한 뉴로모픽 장치에 대한 이전 TDK 연구를 생성합니다.
무거운 계산 작업을 처리하는 대신 빠르고 저전력 처리를 위해 구축된 이 아날로그 저장소 AI 시계열 데이터는 가장자리에서의 감각과 제어에 적합합니다.
TD는 합기도대학교와의 협력을 강화하고 그 결과를 검열 시스템 사업과 TDK to Sense에 적용할 계획이라고 TD에 말했습니다.
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