האצת למידת מכונה באמצעות FPGA/ FPGA-AI

הגדרה

האצת למידת מכונה באמצעות FPGA היא שימוש במערכי שערים ניתנים לתכנות בשדה (FPGA) להרצת עומסי עבודה של בינה מלאכותית עם שיהוי נמוך או ניתנים להגדרה מחדש. ביישומי הגנה, היא תומכת בשיהוי דטרמיניסטי ובעדכוני שדה עבור צינורות עיבוד אותות או תפיסה. הקושי העיקרי הוא מורכבות הפיתוח ותאימות מודלים מוגבלת, במיוחד כאשר מערכות נפרסות על פני קישורים שנויים במחלוקת, גבולות קואליציה וצוותים מעורבים של אדם-מכונה. KhanBMS מתייחסת לכך כמאיץ הניתן להתאמה למשימה עבור חיישני KhanBMS וצמתי לוחמה אלקטרונית (EW), ומקשרת את הרעיון בחזרה לפיקוד מודולרי, ביצוע בקצה וסמכות ניתנת לביקורת.

מאפייני הפניה

שכבה

שיטת חומרה ניתנת להגדרה מחדש

ערך מבצעי

תומך בשיהוי דטרמיניסטי ובעדכוני שדה עבור צינורות עיבוד אותות או תפיסה

סיכון עיקרי

מורכבות פיתוח ותאימות מודלים מוגבלת

תפקיד KhanBMS

מאיץ הניתן להתאמה למשימה עבור חיישני KhanBMS וצמתי לוחמה אלקטרונית (EW)

מונחים קשורים

• מאיצי יחידות עיבוד נוירוני (NPU)
  שבבים ייעודיים להאצת הסקת רשתות נוירוניות בהתקני קצה ובהתקנים משובצים.
• רדיו מוגדר-תוכנה (SDR)
  רדיו שהתנהגות השכבה הפיזית שלו מוגדרת בתוכנה, המאפשר תכנות מחדש של צורות גל.
• זיהוי טביעת אצבע RF
  זיהוי מבוסס למידת מכונה של התקנים או פולטים על בסיס מאפייני אות תדר רדיו עדינים.
• הסקה בקצה
  הפעלת מודלי AI על חומרה טקטית בנקודת החישה או הפעולה במקום להסתמך על מחשוב ענן מרוחק.