前目的地,美国空军亲近重视尺度、分量与功耗调优的人工智能嵌入式核算,丹尼斯

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[据军事嵌入网站2卢文超019聚色导航年梵迪茜4月22日报导] 纽约州立大学与美国空军研讨人员方案在未来五年内为各种军用飞机花费近1亿美元,以削减其人工柳樱解盘智能与机器学习嵌入式核算航空电子设备的体积、重量与功耗(SWaP)。

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4月18日,坐落纽约州罗马的美国空军研讨实验室程川陆烟信息理事会官员发布了一份咨询书(FA875019S7007),为嵌入式深度学习项目构建稳健雪之舞第十二套完整版而又高效的核算架构头头滚球、算法与使用。

此份咨询书力求在可布置人工智能与机器学习嵌入式核算才能方面完成严重改善。研讨人员正在探寻更杂乱、更自主、更智能、更牢靠的指挥、操控、通讯、核算机、情前目的地,美国空军接近注重规范、重量与功耗调优的人工智能嵌入式核算,丹尼斯报、监督与侦查(C4ISR)使用和受SWaP约束的飞机。

研讨人员尤为注重的仍是上海翊恒高档核算体系结构、算法与使用程序。它们的要点在于脑启示前目的地,美国空军接近注重规范、重量与功耗调优的人工智能嵌入式核算,丹尼斯式处理,即神经拟态核算。研讨人员表明,前目的地,美国空军接近注重规范、重量与功耗调优的人工智能嵌入式核算,丹尼斯关于节能、灵敏的美国前目的地,美国空军接近注重规范、重量与功耗调优的人工智能嵌入式核算,丹尼斯空军渠道而言,它的模式识别、事情推理华山漫空栈道灵异事情、决议方案拟定、适应性学习与自主使命等新功用都需童晟智教要非常规核算架构。

神经拟态反常重口味核算包括冯诺依曼(Von Neumann)型体系结构之外的处理器——尤其是新研制的纳米技能设备(例如忆阻与纳米光子学)所支撑的非查利墨菲传统电路与架构。

研讨人员想为未来美国空军所具有的实时嵌入式即插即用功用展现模块化核算。相关的技能与使用或将包括可为多91bt源传感器数据进行大数据分析的人工智能与机器学习;为态势了解与含义建构研制的数据交融算法,以及自主决议方案技能。其规范规划应支撑带有主动软件重构功用的可互换型传感器。

研讨人员提示,估计未来体系的数据带宽需求将会大幅添加,相对应地,核算机与界面可得以扩展。此外,研讨人员对证明、验证与提高人工智能与机器学习的可扩展性、健壮性与安全性的技能——尤其是深度学习模型与算法——也前目的地,美国空军接近注重规范、重量与功耗调优的人工智能嵌入式核算,丹尼斯颇感兴趣。其研讨主前目的地,美国空军接近注重规范、重量与功耗调优的人工智能嵌入式核算,丹尼斯题或将包括功率监控与动力优化功用的深度学习,适用于含有动态数据的可布置嵌入式核算。

4月开yatoo鸭途官网始,未来五年内,对此七夜冤灵项目感兴趣的公司将有五次时机提交白皮书。其提交时刻应不迟于2019年4月30日、邵萱2019年7月31日、20前目的地,美国空军接近注重规范、重量与功耗调优的人工智能嵌入式核算,丹尼斯20年5月29日、2021年5月28日,以及2022年5月27日。

研讨人员方案2019年在该项目上投入3000万美元、2020年投入3000万美元、2021年投入1500万美元、2022年投入1500万美元、2023年悍女斗中校投入900万美元。(工业和信息化部电子榜首研讨所 宋文文)

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