Ingrid Fadelli , Phys.org

Sadie Harley tərəfindən redaktə edilmiş , Robert Eqan tərəfindən nəzərdən keçirilmişdir

 Redaktorların qeydləriSintetik domen hesablamaları üçün inteqrasiya olunmuş qeyri-xətti fononik cihaz. Kredit: Nature Electronics (2025). DOI: 10.1038/s41928-025-01436-9

Analoq kompüterlər, məlumatları gərginlik, tezlik və ya vibrasiya kimi davamlı fiziki kəmiyyətlər kimi təmsil edən hesablama sistemləri, məlumatları ikili vəziyyətlər (yəni, 0 və 1) kimi təmsil edən rəqəmsal kompüterlərdən əhəmiyyətli dərəcədə daha çox enerjiyə qənaət edə bilər. Bununla belə, analoq hesablama platformalarının genişləndirilməsi çox vaxt çətindir, çünki onların əsas komponentləri daha böyük sistemlərdə fərqli davrana bilər.

Virginia Tech, Oak Ridge Milli Laboratoriyası və Dallasdakı Texas Universitetinin tədqiqatçıları yeni sintetik domen yanaşması, daha çox fiziki komponentlər əlavə etməyə ehtiyac olmadan analoq kompüterlərin miqyasını yüksəltməyə imkan verən müxtəlif tezliklərdə məlumatları bir cihazda kodlaşdırmaq üçün bir texnika inkişaf etdirdilər.

Onların təklif etdiyi yanaşma, Nature Electronics- də dərc olunmuş məqalədə , litium niobat inteqrasiya olunmuş qeyri-xətti fononikaya əsaslanan yığcam və yüksək səmərəli analoq hesablama platformasının hazırlanması üçün istifadə edilmişdir.

“Mən fiziki neyron şəbəkələrinin (PNN) üstünlüklərini, fiziki aparatın strukturu və ya davranışının süni intellekt tətbiqlərində neyron şəbəkənin funksiyalarını həyata keçirdiyi hesablama sistemlərinin üstünlüklərini görürəm”, – məqalənin baş müəllifi Linbo Şao Tech Xplore-a bildirib.

“Biz bu sistemlərin yaradılmasına töhfə verə biləcək mikrodalğalı tezlikli akustik cihazları inkişaf etdiririk . Bu yaxınlarda dərc etdiyimiz məqaləmizdə qeyri-xətti prosesin riyazi əməliyyatları, məsələn, matrix əməliyyatlarını səmərəli şəkildə yerinə yetirə bildiyi litium niobat platformasında qeyri-xətti akustik dalğa cihazına əsaslanan sintetik domen hesablama sxemini təqdim etdik.”

Şao və onun həmkarları tərəfindən hazırlanmış sintetik tezlik domeninə yanaşma onlara böyük həcmdə verilənləri (məsələn, 16×16 matris) bir analoq hesablama cihazında kodlaşdırmağa imkan verir. Bu, daha çox cihazı birləşdirən analoq hesablama platformalarında cihazdan cihaza fərqdən yaranan səhvlərin qarşısını alır.Cihazdan xəbərdar olan sintetik domen neyron şəbəkəsi. Kredit: Nature Electronics (2025). DOI: 10.1038/s41928-025-01436-9.

Analoq hesablama platformalarının miqyasının yüksəldilməsi üçün ənənəvi üsullarla müqayisədə komandanın yeni tətbiq etdiyi strategiya daha çox fiziki komponentlərin inteqrasiyası ehtiyacını aradan qaldırır.

Qeyd etmək lazımdır ki, onların metodu ilə yaradılmış ilk PPN əsaslı analoq hesablama sistemi, məlumatların dörd mümkün kateqoriyaya təsnifləşdirilməsini nəzərdə tutan bir vəzifəni olduqca yaxşı yerinə yetirir.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=2793866484&adk=2520359048&adf=2636419947&pi=t.ma~as.2793866484&w=750&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1758706090&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2025-09-analog-platform-synthetic-frequency-domain.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&aieuf=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTQwLjAuNzMzOS4xMjgiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siQ2hyb21pdW0iLCIxNDAuMC43MzM5LjEyOCJdLFsiTm90PUE_QnJhbmQiLCIyNC4wLjAuMCJdLFsiR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjE0MC4wLjczMzkuMTI4Il1dLDBd&abgtt=6&dt=1758706089536&bpp=1&bdt=1693&idt=763&shv=r20250922&mjsv=m202509230101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Dfdc40d724f2dca57%3AT%3D1735367325%3ART%3D1758272275%3AS%3DALNI_MYStQ6fUQQQLyo5Z7z1h-XhXcWBtA&gpic=UID%3D00000f80eacffadc%3AT%3D1735367325%3ART%3D1758272275%3AS%3DALNI_MYaOugky0UawScoidzfbXof3-N-iw&eo_id_str=ID%3D878d521b85743f4c%3AT%3D1751526237%3ART%3D1758272275%3AS%3DAA-AfjZCLruwaFzoQORvGPwXS3Y2&prev_fmts=0x0&nras=1&correlator=3515602553099&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=2562&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=31094743%2C31094805%2C95371811%2C95371815%2C95371966%2C95372357%2C31094849%2C95344788%2C95360684%2C95368093%2C95340252%2C95340254&oid=2&pvsid=3299419384765634&tmod=1572635095&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=769

“Biz bir və ya bir neçə akustik dalğa cihazından istifadə edərək neyron şəbəkəsini həyata keçirdik” dedi Şao. “Sintetik domen yanaşması, ilkin R&D mərhələlərində yalnız bir neçə cihaz mövcud olsa belə, daha çox inkişaf etməkdə olan cihazlara tətbiq edilə bilər.

“Neyroşəbəkə və cihaz birgə layihələndirilib, təsnifat tapşırığında dəqiqliyi əhəmiyyətli dərəcədə artıraraq 98,2%-ə çatdırıb. Bu, belə birgə dizaynın vacibliyini və səmərəliliyini göstərir.”

Şao və onun həmkarlarının bu işi tez bir zamanda maşın öyrənmə alqoritmlərini işlətmək üçün analoq hesablama arxitekturalarının performansını itirmədən etibarlı şəkildə yüksəldilməsi üçün yeni imkanlar aça bilər.

Tədqiqatçılar litium niobat fononik cihazlarına əsaslanan hesablama sistemlərinin daha geniş spektrli kompleks problemləri həll edə bilməsini təmin etmək üçün öz yanaşmalarını daha da təkmilləşdirirlər.

“Biz miqyasını genişləndirməyə və cihaz platformamızın performansını yaxşılaşdırmağa davam edirik, məsələn, daha böyük neyron şəbəkə modellərini yerləşdiririk” dedi Şao.

Müəllifimiz İnqrid Fadelli tərəfindən sizin üçün yazılmış , Sadie Harley tərəfindən redaktə edilmiş və Robert Eqan tərəfindən yoxlanılmış və nəzərdən keçirilmiş bu məqalə diqqətli insan əməyinin nəticəsidir. Müstəqil elmi jurnalistikanı yaşatmaq üçün sizin kimi oxuculara güvənirik. Bu hesabat sizin üçün əhəmiyyət kəsb edirsə, lütfən, ianə (xüsusilə aylıq) nəzərdən keçirin. Siz təşəkkür olaraq reklamsız hesab əldə edəcəksiniz .

Daha çox məlumat: Jun Ji et al, Litium niobat inteqrasiya olunmuş qeyri-xətti fononikadan istifadə edən sintetik domen hesablama və neyron şəbəkələri, Nature Electronics (2025). DOI: 10.1038/s41928-025-01436-9 .

Jurnal məlumatı: Nature Electronics 

© 2025 Science X Network