14.8 C
බ්රසල්ස්
සෙනසුරාදා, මැයි 4, 2024
පුවත්මෙම කුඩා චිපයට කාර්යක්ෂම පරිගණනය සක්‍රීය කරන අතරම පරිශීලක දත්ත ආරක්ෂා කළ හැක...

මෙම කුඩා චිපයට ස්මාර්ට් ජංගම දුරකතනයේ කාර්යක්ෂම පරිගණනය සක්‍රීය කරන අතරම පරිශීලක දත්ත ආරක්ෂා කළ හැක

වියාචනය: ලිපිවල ප්‍රතිනිෂ්පාදනය කරන ලද තොරතුරු සහ අදහස් ඒවා ප්‍රකාශ කරන අයගේ ඒවා වන අතර එය ඔවුන්ගේම වගකීමකි. හි ප්‍රකාශනය The European Times යන්නෙන් අදහස් වන්නේ දර්ශනය අනුමත කිරීම නොව, එය ප්‍රකාශ කිරීමට ඇති අයිතියයි.

වියාචනය පරිවර්තන: මෙම වෙබ් අඩවියේ සියලුම ලිපි ඉංග්‍රීසියෙන් ප්‍රකාශයට පත් කෙරේ. පරිවර්තන අනුවාද ස්නායු පරිවර්තන ලෙස හැඳින්වෙන ස්වයංක්‍රීය ක්‍රියාවලියක් හරහා සිදු කෙරේ. සැකයක් ඇත්නම්, සෑම විටම මුල් ලිපිය වෙත යොමු වන්න. තේරුම් ගත්තාට ස්තුතියි.

Newsdesk
Newsdeskhttps://europeantimes.news
The European Times ප්‍රවෘත්ති මගින් භූගෝලීය යුරෝපය පුරා සිටින පුරවැසියන්ගේ දැනුවත්භාවය වැඩි කිරීම සඳහා වැදගත් ප්‍රවෘත්ති ආවරණය කිරීම අරමුණු කරයි.

පර්යේෂකයන් පොදු ප්‍රහාර දෙකකට එරෙහිව ආරක්ෂාව සපයන බලයට කෑදර AI මාදිලි සඳහා මෙම කුඩා චිපය සමඟ ආරක්ෂක විසඳුමක් සකස් කර ඇත.

සෞඛ්‍ය අධීක්ෂණ යෙදුම් ස්මාර්ට් ජංගම දුරකතනයකට වඩා වැඩි දෙයක් භාවිතා කරමින් නිදන්ගත රෝග කළමනාකරණය කිරීමට හෝ යෝග්‍යතා ඉලක්ක සමඟින් සිටීමට මිනිසුන්ට උපකාර කළ හැකිය. කෙසේ වෙතත්, මෙම යෙදුම් මන්දගාමී සහ බලශක්ති අකාර්යක්ෂම විය හැක, මන්ද ඒවා බලගන්වන විශාල යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති ස්මාර්ට් ජංගම දුරකතනයක් සහ මධ්‍යම මතක සේවාදායකයක් අතර වසා දැමිය යුතුය.

ඉංජිනේරුවන් බොහෝ විට දෘඩාංග භාවිතයෙන් දේවල් වේගවත් කරන අතර එමඟින් බොහෝ දත්ත එහා මෙහා ගෙනයාමේ අවශ්‍යතාවය අඩු කරයි. මෙම යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ත්වරකවලට ගණනය කිරීම් විධිමත් කළ හැකි අතර, ඒවා රහස් තොරතුරු සොරකම් කළ හැකි ප්‍රහාරකයන්ට ගොදුරු වේ.

මෙම අවදානම අවම කිරීම සඳහා, MIT සහ MIT-IBM Watson AI විද්‍යාගාරයේ පර්යේෂකයන් විසින් වඩාත් සුලභ ප්‍රහාර වර්ග දෙකට ඔරොත්තු දෙන යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ත්වරණකාරකයක් නිර්මාණය කරන ලදී. ඔවුන්ගේ චිපයට පරිශිලකයෙකුගේ සෞඛ්‍ය වාර්තා, මූල්‍ය තොරතුරු, හෝ වෙනත් සංවේදී දත්ත පුද්ගලිකව තබා ගත හැකි අතරම, විශාල AI මාදිලි උපාංග මත කාර්යක්ෂමව ක්‍රියාත්මක වීමට සබල කරයි.

උපාංගය තරමක් මන්දගාමී වන අතරම ශක්තිමත් ආරක්ෂාව සක්‍රීය කරන ප්‍රශස්තකරණයන් කිහිපයක් කණ්ඩායම විසින් සංවර්ධනය කරන ලදී. එපමණක් නොව, එකතු කරන ලද ආරක්ෂාව ගණනය කිරීම් වල නිරවද්‍යතාවයට බලපාන්නේ නැත. මෙම යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ත්වරණකාරකය වැඩි දියුණු කළ සහ අතථ්‍ය යථාර්ථය හෝ ස්වයංක්‍රීය රිය පැදවීම වැනි AI යෙදුම් ඉල්ලා සිටීම සඳහා විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් විය හැකිය.

චිපය ක්‍රියාත්මක කිරීමෙන් උපාංගයක් තරමක් මිල අධික සහ අඩු බලශක්ති කාර්යක්ෂම වනු ඇත, එය සමහර විට ආරක්ෂාව සඳහා ගෙවිය යුතු වටිනා මිලක් බව MIT හි විද්‍යුත් ඉංජිනේරු සහ පරිගණක විද්‍යා (EECS) උපාධිධාරී ශිෂ්‍යයෙකු වන ප්‍රධාන කර්තෘ මෛත්‍රී අශෝක් පවසයි.

“බිම සිට ආරක්‍ෂාව ගැන සිතා සැලසුම් කිරීම වැදගත්. ඔබ පද්ධතියක් නිර්මාණය කිරීමෙන් පසු අවම ආරක්ෂාවක් එක් කිරීමට උත්සාහ කරන්නේ නම්, එය මිල අධිකයි. සැලසුම් අවධියේදී මෙම ගනුදෙනු බොහොමයක් ඵලදායී ලෙස සමතුලිත කිරීමට අපට හැකි විය,” අශෝක් පවසයි.

ඇයගේ සම-කර්තෘවරුන් අතර EECS උපාධිධාරී ශිෂ්‍යයෙකු වන Saurav Maji; MIT-IBM Watson AI විද්‍යාගාරයේ Xin Zhang සහ John Cohn; සහ ජ්‍යෙෂ්ඨ කර්තෘ අනන්ත චන්ද්‍රකාසන්, MIT හි ප්‍රධාන නවෝත්පාදන සහ උපාය මාර්ගික නිලධාරි, ඉංජිනේරු පාසලේ පීඨාධිපති සහ EECS හි වන්නෙවර් බුෂ් මහාචාර්ය. IEEE Custom Integrated Circuits සම්මන්ත්‍රණයේදී පර්යේෂණ ඉදිරිපත් කෙරේ.

පැති නාලිකා සංවේදීතාව

පර්යේෂකයන් ඉලක්ක කළේ ඩිජිටල් ඉන්-මෙමරි කම්පියුට් නම් යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ත්වරණකාරක වර්ගයකි. ඩිජිටල් IMC චිපයක් උපාංගයක මතකය තුළ ගණනය කිරීම් සිදු කරයි, එහිදී යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ආකෘතියක කොටස් මධ්‍යම සේවාදායකයකින් මාරු කිරීමෙන් පසු ගබඩා වේ.

සම්පූර්ණ මාදිලිය උපාංගයේ ගබඩා කිරීමට නොහැකි තරම් විශාලය, නමුත් එය කැබලිවලට කඩා එම කෑලි හැකිතාක් නැවත භාවිතා කිරීමෙන් IMC චිප්ස් එහා මෙහා ගෙන යා යුතු දත්ත ප්‍රමාණය අඩු කරයි.

නමුත් IMC චිප්ස් හැකර්වරුන්ට ගොදුරු විය හැක. පැති-නාලිකා ප්‍රහාරයකදී, හැකර්වරයෙකු චිපයේ බල පරිභෝජනය නිරීක්ෂණය කරන අතර චිපය ගණනය කරන විට දත්ත ප්‍රතිලෝම-ඉංජිනේරු කිරීමට සංඛ්‍යාන තාක්ෂණික ක්‍රම භාවිතා කරයි. බසය පරීක්ෂා කිරීමේ ප්‍රහාරයකදී, හැකර් හට ඇක්සලරේටරය සහ ඕෆ්-චිප් මතකය අතර සන්නිවේදනය පිරික්සීමෙන් ආකෘතියේ සහ දත්ත කට්ටලයේ බිටු සොරකම් කළ හැකිය.

ඩිජිටල් IMC මෙහෙයුම් මිලියන ගණනක් එකවර සිදු කිරීමෙන් ගණනය කිරීම වේගවත් කරයි, නමුත් මෙම සංකීර්ණතාවය සම්ප්‍රදායික ආරක්ෂක විධිවිධාන භාවිතා කරමින් ප්‍රහාර වැළැක්වීම දුෂ්කර කරයි, අශෝක් පවසයි.

ඇය සහ ඇයගේ සහයෝගිතාකරුවන් පැති නාලිකා සහ බස්රථ පරීක්ෂා කිරීමේ ප්‍රහාර අවහිර කිරීම සඳහා ත්‍රිවිධ ප්‍රවේශයක් ගත්හ.

පළමුව, ඔවුන් IMC හි දත්ත අහඹු කැබලිවලට බෙදී ඇති ආරක්ෂක පියවරක් භාවිතා කළහ. උදාහරණයක් ලෙස, බිට් බිට් බිට් තුනකට බෙදිය හැකි අතර එය තාර්කික මෙහෙයුමකින් පසුව බිටුයට සමාන වේ. IMC කිසි විටෙක එකම මෙහෙයුමක සියලුම කොටස් සමඟ ගණනය නොකරයි, එබැවින් පැති-නාලිකා ප්‍රහාරයකට කිසි විටෙකත් සැබෑ තොරතුරු ප්‍රතිනිර්මාණය කළ නොහැක.

නමුත් මෙම තාක්ෂණය ක්‍රියාත්මක වීමට නම්, දත්ත බෙදීමට අහඹු බිටු එකතු කළ යුතුය. ඩිජිටල් IMC එකවර මිලියන ගණනක මෙහෙයුම් සිදු කරන නිසා, බොහෝ අහඹු බිටු ජනනය කිරීම සඳහා ඕනෑවට වඩා ගණනය කිරීම් ඇතුළත් වේ. ඔවුන්ගේ චිපය සඳහා, පර්යේෂකයන් විසින් ගණනය කිරීම් සරල කිරීමට ක්රමයක් සොයා ගත් අතර, අහඹු බිටු සඳහා අවශ්යතාවය ඉවත් කරන අතරම දත්ත ඵලදායී ලෙස බෙදීම පහසු කරයි.

දෙවනුව, ඔවුන් ඕෆ්-චිප් මතකයේ ගබඩා කර ඇති ආකෘතිය සංකේතනය කරන සැහැල්ලු කේතාංකයක් භාවිතයෙන් බස් පරීක්‍ෂණ ප්‍රහාර වැළැක්වීය. මෙම සැහැල්ලු කේතාංකයට අවශ්‍ය වන්නේ සරල ගණනය කිරීම් පමණි. මීට අමතරව, ඔවුන් අවශ්ය විට පමණක් චිප් මත ගබඩා කර ඇති ආකෘතියේ කෑලි විකේතනය කර ඇත.

තෙවනුව, ආරක්ෂාව වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා, ඔවුන් විසින් කේතාංකය ආකෘතිය සමඟ එහා මෙහා ගෙන යාමට වඩා චිපය මත කෙලින්ම විකේතනය කරන යතුර ජනනය කරන ලදී. ඔවුන් භෞතිකව ක්ලෝන කළ නොහැකි ශ්‍රිතයක් ලෙස හඳුන්වනු ලබන නිෂ්පාදනයේ දී හඳුන්වා දෙන චිපයේ අහඹු වෙනස්කම් වලින් මෙම අද්විතීය යතුර ජනනය කරන ලදී.

“සමහර විට එක වයර් එකක් තව එකකට වඩා ටිකක් ඝනකම වෙන්න පුළුවන්. පරිපථයකින් ශුන්‍ය සහ ඒවා ලබා ගැනීමට අපට මෙම වෙනස්කම් භාවිතා කළ හැකිය. සෑම චිපයක් සඳහාම, මෙම අහඹු ගුණාංග කාලයත් සමඟ සැලකිය යුතු ලෙස වෙනස් නොවිය යුතු නිසා අපට ස්ථාවර විය යුතු අහඹු යතුරක් ලබා ගත හැකිය, ”අශෝක් පැහැදිලි කරයි.

ඔවුන් යතුර උත්පාදනය කිරීම සඳහා මෙම සෛලවල ඇති දුර්වලතා උත්තේජනය කරමින් චිපය මත ඇති මතක සෛල නැවත භාවිතා කළහ. මේ සඳහා මුල සිට යතුරක් ජනනය කිරීමට වඩා අඩු ගණනය කිරීමක් අවශ්‍ය වේ.

“ඉදිරි උපාංග සැලසුම් කිරීමේදී ආරක්ෂාව තීරණාත්මක ගැටලුවක් වී ඇති බැවින්, ආරක්ෂිත ක්‍රියාකාරිත්වය කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමින් සම්පූර්ණ පද්ධති තොගයක් සංවර්ධනය කිරීමේ අවශ්‍යතාවයක් පවතී. මෙම කාර්යය යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ වැඩ බර සඳහා ආරක්ෂාව කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන අතර හරස් කැපීම ප්‍රශස්තකරණය භාවිතා කරන ඩිජිටල් ප්‍රොසෙසරයක් විස්තර කරයි. එය මතකය සහ ප්‍රොසෙසරය අතර සංකේතාත්මක දත්ත ප්‍රවේශය, සසම්භාවීකරණය භාවිතයෙන් පැති-නාලිකා ප්‍රහාර වැළැක්වීමට ප්‍රවේශයන් සහ අද්විතීය කේත ජනනය කිරීම සඳහා විචල්‍යයන් උපයෝගී කර ගනී. මෙවැනි නිර්මාණ අනාගත ජංගම උපාංග සඳහා තීරණාත්මක වනු ඇත,” චන්ද්‍රකාසන් පවසයි.

ආරක්ෂිත පරීක්ෂාව

ඔවුන්ගේ චිපය පරීක්ෂා කිරීම සඳහා, පර්යේෂකයන් හැකර්වරුන්ගේ භූමිකාව භාරගත් අතර පැති නාලිකා සහ බස් පරීක්‍ෂණ ප්‍රහාර භාවිතා කරමින් රහස් තොරතුරු සොරකම් කිරීමට උත්සාහ කළහ.

මිලියන ගණනක් උත්සාහ කිරීමෙන් පසුව පවා, ඔවුන්ට කිසිදු සැබෑ තොරතුරු ප්‍රතිනිර්මාණය කිරීමට හෝ ආකෘතියේ හෝ දත්ත කට්ටලයේ කොටස් උපුටා ගැනීමට නොහැකි විය. කේතාංකය ද නොබිඳිය හැකි විය. ඊට වෙනස්ව, අනාරක්ෂිත චිපයකින් තොරතුරු සොරකම් කිරීමට සාම්පල 5,000ක් පමණ ගත විය.

ආරක්ෂාව එකතු කිරීම ඇක්සලරේටරයේ බලශක්ති කාර්යක්ෂමතාව අඩු කළ අතර එයට විශාල චිප් ප්‍රදේශයක් ද අවශ්‍ය වූ අතර එමඟින් එය නිෂ්පාදනය කිරීම වඩා මිල අධික වනු ඇත.

අනාගතයේදී ඔවුන්ගේ චිපයේ බලශක්ති පරිභෝජනය සහ ප්‍රමාණය අඩු කළ හැකි ක්‍රම ගවේෂණය කිරීමට කණ්ඩායම සැලසුම් කරයි, එය පරිමාණයෙන් ක්‍රියාත්මක කිරීම පහසු කරයි.

“එය ඉතා මිල අධික වන බැවින්, ආරක්ෂාව ඉතා වැදගත් බව යමෙකුට ඒත්තු ගැන්වීම දුෂ්කර වේ. අනාගත වැඩවලට මෙම හුවමාරු කිරීම් ගවේෂණය කළ හැකිය. සමහර විට අපට එය ටිකක් අඩු ආරක්ෂිත නමුත් ක්‍රියාත්මක කිරීමට පහසු සහ මිලෙන් අඩු කළ හැකිය, ”අශෝක් පවසයි.

Adam Zew විසින් ලියන ලදි

හරහාTechnology.org
- Advertisement -

කතුවරයාගෙන් තවත්

- සුවිශේෂී අන්තර්ගතය -ස්ථානය_මිග්
- Advertisement -
- Advertisement -
- Advertisement -ස්ථානය_මිග්
- Advertisement -

කියවිය යුතුය

නවතම ලිපි

- Advertisement -