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TSU 放射物理学家为功能性假肢创建快速神经网络
TSU 无线电物理学家 Artyom Berzin 正在开发一种提高人工神经网络速度的技术：使用这种方法的设备开始工作的速度将比传统处理器快至少 32 倍。使用新方法，神经网络可以用于自动调节交通拥堵或增加假肢的功能。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）TSU 无线电物理学家 Artyom Berzin 正在开发一种提高人工神经网络速度的技术：使用这种方法的设备开始工作的速度将比传统处理器快至少 32 倍。使用新方法，神经网络可以用于自动调节交通拥堵或增加假肢的功能。
“神经网络现在开始在许多领域使用，包括用于各种过程的自动化，例如，有人尝试使用它们来控制道路上的交通 - 开关交通灯，”RFF 学生 Artyom Berzin 说。 “由于物理尺寸和功率要求，我们无法将大型、强大的神经网络加速系统放入交通灯中，但我们也不希望算法的运行时间超过交通灯开关。”我们提出的技术将有效满足这两个要求。”
根据无线电物理学家的说法，现在市场上有一些可以加速神经网络的设备；它们非常强大，但同时体积庞大。 TSU提出的技术将使以较小的设备尺寸维持网络速度成为可能。同时，对于生产中使用的集成电路（FPGA、ASIC、BMK）不会有严格的要求。此外，使用正在开发的技术创建的神经网络的复杂性与可以在谷歌TPU张量处理器上实现的网络的复杂性相当。建议将获得输出信号的过程简化为矩阵上可良好优化的运算。
该方法的作者指出，新技术可以在假肢领域得到应用。
该项目得到创新促进基金会 UMNIK 计划的支持。开发人员获得了 50 万卢布来实现他的想法，并将在 2021 年底之前提供高速神经网络技术的描述。
来源：TSU