A memristor-based analogue reservoir computing system for real-time and power-efficient signal processing

油藏计算 神经形态工程学 记忆电阻器 计算机科学 边缘计算 信号处理 模拟信号 计算机硬件 信号(编程语言) 嵌入式系统 计算机体系结构 数字信号处理 GSM演进的增强数据速率 电子工程 工程类 人工神经网络 人工智能 循环神经网络 程序设计语言
作者
Ya‐Nan Zhong,Jianshi Tang,Xinyi Li,Xiangpeng Liang,Zhengwu Liu,Yijun Li,Yue Xi,Peng Yao,Zhenqi Hao,Bin Gao,He Qian,Huaqiang Wu
出处
期刊:Nature electronics [Nature Portfolio]
卷期号:5 (10): 672-681 被引量:177
标识
DOI:10.1038/s41928-022-00838-3
摘要

Reservoir computing offers a powerful neuromorphic computing architecture for spatiotemporal signal processing. To boost the power efficiency of the hardware implementations of reservoir computing systems, analogue devices and components—including spintronic oscillators, photonic modules, nanowire networks and memristors—have been used to partially replace the elements of fully digital systems. However, the development of fully analogue reservoir computing systems remains limited. Here we report a fully analogue reservoir computing system that uses dynamic memristors for the reservoir layer and non-volatile memristors for the readout layer. The system can efficiently process spatiotemporal signals in real time with three orders of magnitude lower power consumption than digital hardware. We illustrate the capabilities of the system using temporal arrhythmia detection and spatiotemporal dynamic gesture recognition tasks, achieving accuracies of 96.6% and 97.9%, respectively. Our memristor-based fully analogue reservoir computing system could be of use in edge computing applications that require extremely low power and hardware cost. Dynamic and non-volatile memristors can be used to create hardware-based reservoir and readout layers in artificial neural networks, providing a fully analogue signal processing chain for efficient data classification.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
王半书发布了新的文献求助10
刚刚
u深度完成签到 ,获得积分10
3秒前
万能图书馆应助超级灵竹采纳,获得10
3秒前
阳光的紊完成签到,获得积分10
3秒前
xyx发布了新的文献求助10
3秒前
曦之南。完成签到,获得积分10
3秒前
silence63完成签到 ,获得积分10
3秒前
翎儿响叮当完成签到 ,获得积分10
4秒前
丝垚完成签到 ,获得积分10
5秒前
丘比特应助贺知什么书采纳,获得10
5秒前
CipherSage应助112我的采纳,获得10
7秒前
隐形曼青应助土豪的觅翠采纳,获得10
7秒前
9秒前
ding应助3333采纳,获得10
9秒前
dududuudu完成签到 ,获得积分10
10秒前
李健应助HY采纳,获得10
11秒前
yang完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
xyx完成签到,获得积分10
15秒前
weiyf15完成签到 ,获得积分10
15秒前
353851547crf完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
c2发布了新的文献求助20
18秒前
Aman发布了新的文献求助10
18秒前
20秒前
20秒前
21秒前
快乐的小叮当应助橙子采纳,获得10
21秒前
21秒前
bbh发布了新的文献求助10
21秒前
小阳发布了新的文献求助10
23秒前
今后应助科研爱好者采纳,获得10
23秒前
24秒前
24秒前
24秒前
HY发布了新的文献求助10
25秒前
陈曦发布了新的文献求助10
26秒前
打打应助如此这般采纳,获得10
26秒前
JamesPei应助morena采纳,获得10
26秒前
112我的发布了新的文献求助10
28秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989510
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531756
关于积分的说明 11254536
捐赠科研通 3270255
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804947
邀请新用户注册赠送积分活动 882113
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809176