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    題名: 重新思考設計與挑戰:突破向量-矩陣乘法的界限,基於斯格明子內存計算的可解釋人工智慧與數據密集型應用;Rethinking Design and Challenges beyond Vector-Matrix Multiplication: Skyrmion-Based In-Memory Computing for Interpretable Ai and Data-Intensive Applications
    作者: 陳增益
    貢獻者: 國立中央大學資訊工程學系
    關鍵詞: 磁性斯格明子跑道記憶體 (SK-RM);記憶體內計算;隨機森林演算法;可解釋人工智慧 (XAI);高平行推論框架;資料交換機制;特徵重要性追蹤;Skyrmion Racetrack Memory (SK-RM);In-memory Computing;Random Forest;Explainable AI (XAI);High-parallelism Inference Framework;Data Swapping Mechanism;Feature Importance Tracking
    日期: 2025-07-31
    上傳時間: 2025-08-07 17:20:06 (UTC+8)
    出版者: 國家科學及技術委員會(本會)
    摘要: 本計畫旨在探索磁性斯格明子跑道記憶體 (Skyrmion Racetrack Memory, SK-RM) 作為內存計算平台的潛力,並開發一系列創新技術以提升數據密集型應用的效能,特別針對隨機森林演算法 (Random Forest) 與可解釋人工智慧 (Explainable AI, XAI) 的應用需求。透過結合 SK-RM 的高密度、低能耗特性與內存計算能力,計畫目標是開發新一代高效能且可解釋的人工智慧系統架構,滿足現代資料密集型應用對運算速度與透明性的雙重需求。 在執行過程中,本計畫將聚焦於以下三大核心目標: 1. 開發專為 SK-RM 設計的高效能內存數據交換機制,降低數據移動帶來的延遲與能耗; 2. 設計高並行性推論框架,充分利用 SK-RM 的單元級與訪問埠級並行特性,優化隨機森林等演算法的推論效率; 3. 結合 XAI 原則,開發即時特徵重要性追蹤與預測存取模型,實現內存計算與解釋性功能的有機結合。 社會影響: 本計畫將助力於開發具有高透明性與高效能的人工智慧技術,特別在醫療、金融與智慧城市等需要可信賴決策的領域中產生重要影響。具解釋性的人工智慧系統能提升大眾對 AI 技術的接受度與信任,為未來的智能社會提供基礎支持。 經濟影響: 在產業界,本計畫提出的解決方案將促進記憶體技術與人工智慧的深度整合,提供低能耗且高效的運算架構,減少硬體與運營成本,並為存儲與計算技術公司開創新的市場機會。此外,研究成果可作為新型智慧設備的技術支柱,推動相關產業發展。 學術影響: 計畫預期在國際學術界產生深遠影響,將發表多篇高水平學術論文,涵蓋記憶體架構、人工智慧與解釋性技術等領域的前沿研究。這些成果不僅有助於擴展內存計算的基礎理論,也為跨領域合作開啟新的契機。本計畫培養的學生和研究助理將具備解決尖端技術問題的能力,為未來學術和技術創新提供強有力的支持。 總之,本計畫以提升人工智慧系統的效能與透明性為核心,致力於推動技術進步,並透過學術與產業的結合,為社會和經濟發展創造深遠價值。
    關聯: 財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
    顯示於類別:[資訊工程學系] 研究計畫

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