https://news.mit.edu/2022/analog-deep-learning-ai-computing-0728
프로그래밍 가능한 저항기는 신경망이 훈련되는 속도를 크게 높이는 동시에 훈련을 수행하는 데 드는 비용과 에너지를 크게 줄일 수 있습니다.
프로그래머블 저항은 트랜지스터가 디지털 프로세서의 핵심 요소인 것처럼 아날로그 딥 러닝의 핵심 빌딩 블록입니다. 복잡한 층에서 프로그래밍 가능한 저항기 어레이를 반복함으로써 연구자들은 디지털 신경망처럼 계산을 실행하는 아날로그 인공 "뉴런"과 "시냅스"의 네트워크를 만들 수 있습니다. 이 네트워크는 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 복잡한 AI 작업을 수행하도록 훈련될 수 있습니다.
