टोक्यो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एमआरएएम आर्किटेक्चर और टीजीबीएनएन एल्गोरिथ्म का उपयोग करके ऊर्जा कुशल एआई एज आईओटी डिवाइस बनाए हैं। Tokyo University researchers create energy-efficient AI edge IoT devices using MRAM architecture and TGBNN algorithm.

टोक्यो यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस के शोधकर्ताओं ने मैग्नेटिक रैम (एमआरएएम) आधारित आर्किटेक्चर विकसित किया है जो एज आईओटी उपकरणों के लिए एआई क्षमताओं को बढ़ाता है। Researchers from the Tokyo University of Science have developed a Magnetic RAM (MRAM)-based architecture that enhances AI capabilities for edge IoT devices. टर्नरी ग्रेडिएंट बीएनएन (टीजीबीएनएन) नामक एक नए प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हुए, यह डिजाइन प्रदर्शन को बनाए रखते हुए सर्किट आकार और बिजली की खपत को कम करता है। Utilizing a new training algorithm called Ternary Gradient BNN (TGBNN), this design reduces circuit size and power consumption while maintaining performance. साथ ही, यह भी कहा जाता है कि इस नए ज़माने में ‘ स्वास्थ्य मॉनीटरों और स्मार्ट घरों ’ जैसे अनुप्रयोगों में काफी सुधार आया है, जिससे ऊर्जा का इस्तेमाल कम किया जा सके । The innovation promises efficient AI in applications like wearable health monitors and smart homes, contributing to sustainability by lowering energy usage.