Os pesquisadores da Universidade de Tóquio criam dispositivos IoT de borda de IA energeticamente eficientes usando a arquitetura MRAM e o algoritmo TGBNN. Tokyo University researchers create energy-efficient AI edge IoT devices using MRAM architecture and TGBNN algorithm.

Pesquisadores da Universidade de Ciência de Tóquio desenvolveram uma arquitetura baseada em RAM magnética (MRAM) que aprimora as capacidades de IA para dispositivos IoT de borda. Researchers from the Tokyo University of Science have developed a Magnetic RAM (MRAM)-based architecture that enhances AI capabilities for edge IoT devices. Utilizando um novo algoritmo de treinamento chamado Ternary Gradient BNN (TGBNN), esse projeto reduz o tamanho do circuito e o consumo de energia, mantendo o desempenho. Utilizing a new training algorithm called Ternary Gradient BNN (TGBNN), this design reduces circuit size and power consumption while maintaining performance. A inovação promete IA eficiente em aplicações como monitores de saúde portáteis e casas inteligentes, contribuindo para a sustentabilidade, reduzindo o uso de energia. The innovation promises efficient AI in applications like wearable health monitors and smart homes, contributing to sustainability by lowering energy usage.