Microelectromechanical system artificial neural network device

   
   

A novel microelectromechanical system artificial neural network (MEMS ANN) device performs the function of a conventional artificial neural network node element. Micro-machined polysilicon or high aspect ratio composite beam micro-resonators replace as computational elements the silicon transistors and software simulations of prior-art ANNs. The basic MEMSANN device forms a non-linear (e.g., sigmoid) function of a sum of products. Products of the magnitudes of sine waves, applied to the input drive comb and shuttle magnitudes, are formed in the frequency domain and summed by coupling a plurality of resonators with a mechanical coupling frame, or by integrating them into one resonator. A sigmoid function is applied to the sum of products by shaping the overlap capacitance of the output comb fingers of the resonator. Methods of building and using various single MEMS ANN devices and multi-layered arrays of MEMS ANN circuits are also described. These novel MEMS ANNs exhibit an attractive combination of performance characteristics, compared to conventional hardware ANNs that use silicon transistors or simulations of ANNs running in software on digital computers, including lower cost, simpler design, wider temperature range, greater radiation tolerance, and lower operating and standby power. These advantages favorably impact system weight and size because of reduced shielding, cooling, and power requirements.

Un dispositif artificiel du réseau neurologique de système microelectromechanical de roman (MEMS ANN) exécute la fonction d'un élément artificiel conventionnel de noeud de réseau neurologique. le polysilicon Micro-usiné ou les hauts micro-résonateurs composés de faisceau d'allongement remplacent comme éléments informatiques simulations de transistors et de logiciel de silicium d'antérieur-art ANNs. Le dispositif de base de MEMSANN forme (par exemple) une fonction sigmoïde non linéaire d'une somme de produits. Des produits des importances de vagues de sinus, appliquées aux grandeurs de peigne et de navette d'entraînement d'entrée, sont formés dans le domaine de fréquence et additionnés en couplant une pluralité de résonateurs avec une armature mécanique d'accouplement, ou en les intégrant dans un résonateur. Une fonction sigmoïde est appliquée à la somme de produits en formant la capacité de chevauchement des doigts de peigne de rendement du résonateur. Des méthodes de bâtiment et d'à l'aide de divers dispositifs simples de MEMS ANN et les choix multicouche de circuits de MEMS ANN sont également décrits. Ces l'objet exposé du roman MEMS ANNs une combinaison attrayante des caractéristiques d'exécution, comparée au matériel conventionnel ANNs qui emploient des transistors de silicium ou des simulations d'ANNs fonctionnant dans le logiciel sur les calculateurs numériques, y compris le coût inférieur, la conception plus simple, de la température ambiante plus large, une plus grande tolérance de rayonnement, et abaissent le fonctionnement et l'alimentation générale. Ces avantages effectuent favorablement le poids de système et la taille en raison de l'armature réduite, du refroidissement, et de l'alimentation électrique.

 
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