ٹوکیو یونیورسٹی کے محققین ایم آر اے ایم فن تعمیر اور ٹی جی بی این این الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے توانائی سے موثر اے آئی کنارے آئی او ٹی آلات تیار کرتے ہیں۔ Tokyo University researchers create energy-efficient AI edge IoT devices using MRAM architecture and TGBNN algorithm.

ٹوکیو یونیورسٹی آف سائنس کے محققین نے مقناطیسی رام (ایم آر اے ایم) پر مبنی فن تعمیر تیار کیا ہے جو کنارے آئی او ٹی آلات کے لئے اے آئی کی صلاحیتوں کو بڑھا دیتا ہے۔ Researchers from the Tokyo University of Science have developed a Magnetic RAM (MRAM)-based architecture that enhances AI capabilities for edge IoT devices. ٹرنری گریڈینٹ بی این این (ٹی جی بی این این) نامی ایک نئے ٹریننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ، یہ ڈیزائن کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے سرکٹ سائز اور بجلی کی کھپت کو کم کرتا ہے۔ Utilizing a new training algorithm called Ternary Gradient BNN (TGBNN), this design reduces circuit size and power consumption while maintaining performance. اس اختراع سے ایپلی کیشنز جیسے پہننے کے قابل صحت مانیٹر اور سمارٹ ہومز میں موثر اے آئی کا وعدہ کیا گیا ہے ، جو توانائی کے استعمال کو کم کرکے پائیداری میں معاون ہے۔ The innovation promises efficient AI in applications like wearable health monitors and smart homes, contributing to sustainability by lowering energy usage.