Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2023 article

Design Principles for Lifelong Learning AI Accelerators

1Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
0Institutions déclarées
0Pays d’affiliation déclarés

Le résumé fourni par la source

Lifelong learning - an agent's ability to learn throughout its lifetime - is a hallmark of biological learning systems and a central challenge for artificial intelligence (AI). The development of lifelong learning algorithms could lead to a range of novel AI applications, but this will also require the development of appropriate hardware accelerators, particularly if the models are to be deployed on edge platforms, which have strict size, weight, and power constraints. Here, we explore the design of lifelong learning AI accelerators that are intended for deployment in untethered environments. We identify key desirable capabilities for lifelong learning accelerators and highlight metrics to evaluate such accelerators. We then discuss current edge AI accelerators and explore the future design of lifelong learning accelerators, considering the role that different emerging technologies could play.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

La source scientifique ouverte est momentanément indisponible.

Les sujets associés

Ferroelectric and Negative Capacitance DevicesAdvanced Neural Network ApplicationsDomain Adaptation and Few-Shot Learning

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.