Investigadores de la Universidad de Tokio crean dispositivos de IoT IA eficientes desde el punto de vista energético utilizando arquitectura MRAM y algoritmo TGBNN. Tokyo University researchers create energy-efficient AI edge IoT devices using MRAM architecture and TGBNN algorithm.

Investigadores de la Universidad de Ciencias de Tokio han desarrollado una arquitectura basada en RAM magnética (MRAM) que mejora las capacidades de IA para dispositivos IoT de borde. Researchers from the Tokyo University of Science have developed a Magnetic RAM (MRAM)-based architecture that enhances AI capabilities for edge IoT devices. Utilizando un nuevo algoritmo de entrenamiento llamado Ternary Gradient BNN (TGBNN), este diseño reduce el tamaño del circuito y el consumo de energía mientras mantiene el rendimiento. Utilizing a new training algorithm called Ternary Gradient BNN (TGBNN), this design reduces circuit size and power consumption while maintaining performance. La innovación promete una IA eficiente en aplicaciones como monitores de salud portátiles y hogares inteligentes, contribuyendo a la sostenibilidad al reducir el uso de energía. The innovation promises efficient AI in applications like wearable health monitors and smart homes, contributing to sustainability by lowering energy usage.