ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক্সের জন্য দক্ষ ফাংশন আনুমানিকরণের অ্যানালগ কোলমোগোরভ-আর্নল্ড নেটওয়ার্ক

সূচিপত্র

১. ভূমিকা

ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক্স হার্ডওয়্যার ডিজাইনের একটি প্যারাডাইম শিফট উপস্থাপন করে, যা এটিকে ওয়্যারেবল ডিভাইস, আইওটি সেন্সর এবং মেডিকেল ডিভাইসের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে সম্ভব করে তোলে যেখানে আকার, ওজন এবং পাওয়ার খরচের উপর কঠোর সীমাবদ্ধতা রয়েছে। যাইহোক, ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক্স সাবস্ট্রেটের (যেমন IGZO) বড় বৈশিষ্ট্যের আকার এবং উপাদান বৈশিষ্ট্যগুলি প্রচলিত ডিজিটাল কম্পিউটিং হার্ডওয়্যারকে অদক্ষ করে তোলে। এই কঠোর সীমাবদ্ধতার অধীনে কম্পিউটিংয়ের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায়, এই গবেষণাপত্রটি Kolmogorov-Arnold Networks বাস্তবায়নের জন্য অ্যানালগ সার্কিটরি ব্যবহার করে একটি নতুন, পদ্ধতিগত পদ্ধতি প্রস্তাব করে।ফাংশন আনুমানিকরণমূল চ্যালেঞ্জ।

প্রস্তাবিত পদ্ধতিটি উচ্চ-শক্তি খরচকারী ডিজিটাল গণনা ইউনিটগুলিকে কাস্টম-ডিজাইন করা অ্যানালগ বিল্ডিং ব্লক (ABB) দ্বারা প্রতিস্থাপন করে, যা যোগ, গুণ এবং বর্গ করার মতো মৌলিক অপারেশন সম্পাদন করে। এই ABB গুলি পরে স্প্লাইন ফাংশন গঠনের জন্য বিল্ডিং ব্লক হিসেবে ব্যবহৃত হয়, যা KAN-এর মূল গণনামূলক উপাদান। ডিজিটাল বাস্তবায়নের তুলনায়, এই অ্যানালগ বাস্তবায়ন এলাকা এবং শক্তি খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করার আশা করে, যা ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক সিস্টেমে জটিল সেন্সর-নিকট প্রক্রিয়াকরণ সম্ভব করে তোলে।

২. পটভূমি ও উদ্দেশ্য

2.1 ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক্সের সম্মুখীন চ্যালেঞ্জসমূহ

নমনীয় ইলেকট্রনিক্স প্রযুক্তি তার নমনীয়তা ও কম খরচে উৎপাদনের সম্ভাবনার জন্য আশাব্যঞ্জক হলেও, এটি উল্লেখযোগ্য নকশা সীমাবদ্ধতাও তৈরি করে:

• বড় বৈশিষ্ট্যের আকার:সিলিকনের তুলনায়, IGZO-এর মতো উপকরণগুলির ন্যূনতম ট্রানজিস্টর আকার বড়, যার ফলে একই কার্যকারিতা অর্জনের জন্য প্রয়োজনীয় সার্কিটের ক্ষেত্রফল স্বভাবতই বৃহত্তর হয়।
• শক্তি সীমাবদ্ধতা:অনেক ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক্স অ্যাপ্লিকেশন ব্যাটারি চালিত বা শক্তি সংগ্রহ ব্যবস্থার উপর নির্ভর করে, যার জন্য অতি-নিম্ন শক্তি খরচে পরিচালনা প্রয়োজন।
• প্রসেসিং প্রয়োজনীয়তা:বায়োসিগনাল মনিটরিং (যেমন ECG, EMG) এবং পরিবেশ সেন্সিংয়ের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য রিয়েল-টাইম, ইন-সিটু ডেটা প্রসেসিং (নিয়ার-সেন্সর কম্পিউটিং) প্রয়োজন, যাতে ডেটা ট্রান্সমিশনের শক্তি খরচ এড়ানো যায়।

এই সীমাবদ্ধতাগুলি ঐতিহ্যগত ডিজিটাল সিগন্যাল প্রসেসর এবং মাইক্রোকন্ট্রোলারগুলিকে তাদের ক্ষেত্রফল এবং শক্তি খরচের কারণে অবাস্তব করে তোলে।

2.2 Kolmogorov-Arnold Network

KAN হল Kolmogorov-Arnold উপপাদ্যের উপর ভিত্তি করে তৈরি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা সম্প্রতি পুনরুজ্জীবিত হয়েছে। মাল্টিলেয়ার পারসেপট্রনের মতো নয়, যেখানে নোডগুলিতে স্থির অ্যাক্টিভেশন ফাংশন ব্যবহার করা হয়, KAN নেটওয়ার্কের边(ওজন) উপর। একটি KAN স্তরকে নিম্নরূপে প্রকাশ করা যেতে পারে:

$$\Phi(\mathbf{x}) = \left( \sum_{i=1}^{n} \phi_{q,i}(x_i) \right)_{q=1}^{n_2}$$

যেখানে $\phi_{q,i}$ হল শেখার যোগ্য একক চলক ফাংশন (স্প্লাইন)। এই গঠনটি ফাংশন আনুমানিকতায় উচ্চতর নির্ভুলতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা প্রদান করে, এবং MLP-এর তুলনায় সম্ভবত কম প্যারামিটার ব্যবহার করে, যা তাত্ত্বিকভাবে হার্ডওয়্যার বাস্তবায়নের জন্য এটিকে আকর্ষণীয় করে তোলে।

3. প্রস্তাবিত সিমুলেশন KAN আর্কিটেকচার

মূল উদ্ভাবনটি হলো একটিপদ্ধতিগত ও সার্বজনীনডিজাইন প্রক্রিয়া, যেকোনো ফাংশন আনুমানিক কাজকে অ্যানালগ KAN সার্কিটে রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়।

3.1 সিমুলেশন বিল্ডিং ব্লক

স্প্লাইন-ভিত্তিক গণনার জন্য প্রয়োজনীয় মৌলিক অপারেশনগুলি বিশেষায়িত, অপ্টিমাইজড অ্যানালগ সার্কিটে বিভক্ত করা হয়েছে:

• অ্যাডার ABB:কারেন্ট মিরর বা অপারেশনাল অ্যামপ্লিফায়ার ভিত্তিক সমষ্টি কনফিগারেশন।
• মাল্টিপ্লায়ার ABB:গিলবার্ট সেল গুণক বা ট্রান্সলিনিয়ার নীতি-ভিত্তিক সার্কিট বাস্তবায়ন ব্যবহার করে, যা নমনীয় ইলেকট্রনিক্সের ভোল্টেজ পরিসরের জন্য উপযুক্ত।
• স্কোয়ারার ABB:একটি বিশেষায়িত সার্কিট যা নির্দিষ্ট ট্রানজিস্টর অপারেটিং অঞ্চলে দ্বিঘাত $I-V$ সম্পর্ক ব্যবহার করে।

এই ABB গুলি নমনীয় ইলেকট্রনিক ট্রানজিস্টরের সীমিত ড্রাইভ ক্ষমতা পূরণের জন্য নিম্ন ভোল্টেজ অপারেশনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

3.2 ABB ব্যবহার করে স্প্লাইন ফাংশন তৈরি করা

নোডগুলির মধ্যে টুকরো টুকরো বহুপদী দ্বারা সংজ্ঞায়িত একটি স্প্লাইন ফাংশন $\phi(x)$ তৈরি করতে ABB কে কনফিগার করা হয়। নোড $x_k$ এবং $x_{k+1}$ এর মধ্যে একটি রৈখিক স্প্লাইন সেগমেন্টের জন্য, অপারেশনটি মূলত স্কেলিং যোগ। উচ্চতর ক্রমের (যেমন, কিউবিক) স্প্লাইনের জন্য, বহুপদী পদ যেমন $a x^3 + b x^2 + c x + d$ গণনা করতে ABB গুলোকে আন্তঃসংযুক্ত করা হয়। সহগ ($a, b, c, d$) বায়াস ভোল্টেজ বা কারেন্টের মাধ্যমে সেট করা হয়, যা ফাংশনটিকে প্রোগ্রামযোগ্য করে তোলে।

3.3 নেটওয়ার্ক অ্যাসেম্বলি

KAN গ্রাফ কাঠামো অনুযায়ী একাধিক স্প্লাইন ব্লক (এজ ফাংশন) আন্তঃসংযুক্ত করা হয়। ইনপুটগুলি অ্যানালগ ভোল্টেজ আকারে সরবরাহ করা হয়। প্রতিটি নেটওয়ার্ক নোডের "সমষ্টি" অপারেশন অ্যাডার ABB দ্বারা সম্পাদিত হয়। সুতরাং, সম্পূর্ণ নেটওয়ার্ক KAN ফরোয়ার্ড প্রোপাগেশনের সমতুল্য অ্যানালগ অপারেশন সম্পাদন করে।

4. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন ও বিবরণ

4.1 গাণিতিক সূত্র

অ্যানালগ KAN বাস্তবায়নের ফাংশনটি হল: $f(\mathbf{x}) \approx \sum_{q=1}^{m} \Phi_q\left( \sum_{i=1}^{n} \phi_{q,i}^{\text{(analog)}}(x_i) \right)$, যেখানে $\phi_{q,i}^{\text{(analog)}}(\cdot)$ হল স্প্লাইন সার্কিট ব্লকের ভৌত ট্রান্সফার ফাংশন, যাতে অফসেট এবং গেইন ত্রুটি ইত্যাদি নন-আইডিয়াল ফ্যাক্টর অন্তর্ভুক্ত থাকে।

4.2 ABB-এর সার্কিট ডিজাইন

নমনীয় ইলেকট্রনিক্স সামঞ্জস্যের জন্য মূল নকশা বিবেচনা:

• সাব-থ্রেশহোল্ড অঞ্চলে অপারেশন:ট্রানজিস্টর সাধারণত সর্বনিম্ন পাওয়ার খরচ অর্জনের জন্য সাবথ্রেশোল্ড অঞ্চলে বায়াস করা হয়, কিন্তু এটি ABB-এর লাভ এবং রৈখিকতাকে প্রভাবিত করে।
• পরজীবী ক্যাপাসিট্যান্স:বড় বৈশিষ্ট্যের আকার পরজীবী প্রভাব বৃদ্ধি করে, ব্যান্ডউইথ সীমিত করে এবং সংকেত বিকৃতি প্রবর্তন করে। এটি উল্লিখিত আসন্নীকরণ ত্রুটির প্রধান উৎসগুলির মধ্যে একটি।
• প্রক্রিয়া বিচ্যুতি:ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক্স উৎপাদনে সিলিকন-ভিত্তিক প্রক্রিয়ার চেয়ে পরিবর্তনশীলতা বেশি, তাই এটির জন্য শক্তিশালী ABB ডিজাইন বা ক্যালিব্রেশন সার্কিট প্রয়োজন।

5. পরীক্ষার ফলাফল ও বিশ্লেষণ

5.1 হার্ডওয়্যার দক্ষতা সূচক

এই নিবন্ধে প্রস্তাবিত অ্যানালগ KAN এবং একটি ডিজিটাল বেসলাইন (একটি 8-বিট স্প্লাইন আনুমানিক ইউনিট) এর মধ্যে তুলনামূলক বিশ্লেষণ উপস্থাপন করা হয়েছে।

• এলাকা:সিমুলেশন ডিজাইন বাস্তবায়ন করেছে125 গুণ সিলিকন ক্ষেত্র হ্রাস. এটি প্রধানত কারণ ডিজিটাল বাস্তবায়নের জন্য ক্ষেত্র-নিবিড় উপাদান প্রয়োজন, যেমন অ্যানালগ-টু-ডিজিটাল কনভার্টার, ডিজিটাল গুণক এবং লুক-আপ টেবিল বা সহগ সংরক্ষণের জন্য মেমরি, যা সম্পূর্ণ অ্যানালগ সিগন্যাল পাথ এড়ানো যায়।
• শক্তি খরচ:রিপোর্ট করা হয়েছে10.59% শক্তি খরচ সাশ্রয়সঞ্চয় ঘটেছে ঘড়ি ডিজিটাল সার্কিট এবং ADC-এর গতিশীল শক্তি খরচ দূর করার মাধ্যমে। তবে, এই মার্জিনটি ইঙ্গিত দেয় যে অ্যানালগ সার্কিট, বিশেষত ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক্সে ক্যাপাসিটিভ লোড চালানোর সার্কিট, এখনও উল্লেখযোগ্য স্ট্যাটিক/অ্যানালগ শক্তি খরচ করে।

5.2 আনুমানিক ত্রুটি বিশ্লেষণ

হার্ডওয়্যার দক্ষতার মূল্য হল নির্ভুলতা। অ্যানালগ KAN পরিচয় করিয়ে দেয়7.58%সর্বাধিক আনুমানিক ত্রুটি। ত্রুটির উৎসগুলির মধ্যে রয়েছে:

1. সার্কিটের অ-আদর্শতা:ট্রানজিস্টর মিসম্যাচ, সীমিত আউটপুট ইম্পিডেন্স এবং ABB-তে অরৈখিকতা।
2. প্যারাসাইটিক ইফেক্ট:পূর্বে উল্লিখিত হিসাবে, ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক্সের অন্তর্নিহিত প্যারাসাইটিক রেজিস্ট্যান্স এবং ক্যাপাসিট্যান্স সংকেত বিকৃত করতে পারে, বিশেষ করে উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সি বা দ্রুত সংকেত পরিবর্তনের সময়।
3. তাপমাত্রা এবং ভোল্টেজ সংবেদনশীলতা:ডিজিটাল সার্কিটের বিপরীতে, অ্যানালগ সার্কিটের কার্যকারিতা পরিবেশগত অবস্থার সাথে পরিবর্তিত হয়।

সেন্সর ক্যালিব্রেশন, বায়োলজিক্যাল সিগন্যাল ট্রেন্ড ডিটেকশন বা অ্যাকচুয়েটর কন্ট্রোলের মতো উচ্চ নির্ভুলতা প্রয়োজন হয় না এমন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য, এই ত্রুটি স্তর গ্রহণযোগ্য হতে পারে।

6. কেস স্টাডি: ফ্রেমওয়ার্ক প্রয়োগ

দৃশ্য: পরিধানযোগ্য প্যাচে হার্ট রেট ভেরিয়েবিলিটি বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন।

লক্ষ্য:সরাসরি সেন্সর নোডে, হৃদস্পন্দন ব্যবধান ডেটার উপর ভিত্তি করে, ক্রমাগত পার্থক্য গণনার জন্য মূল HRV মেট্রিক RMS-এর অ-রৈখিক ফাংশন আনুমানিক করা হয়।

ডিজিটাল পদ্ধতি:প্যাচের মাইক্রোকন্ট্রোলার নমুনা ব্যবধান গ্রহণ করে, পার্থক্যগুলিকে বর্গ করে, যোগ করে, গণনা দ্বারা ভাগ করে এবং বর্গমূল নির্ণয় করে – এটি একটি ধারাবাহিক ডিজিটাল অপারেশন জড়িত বহু-ধাপ প্রক্রিয়া যা উল্লেখযোগ্য শক্তি খরচ করে।

প্রস্তাবিত অ্যানালগ KAN পদ্ধতি:

1. ফাংশন ম্যাপিং:৫টি ব্যবধান উইন্ডোর RMSSD গণনাকে একটি ফাংশন $f(\Delta_1, \Delta_2, \Delta_3, \Delta_4)$ হিসেবে মডেল করা হয়েছে।
2. KAN প্রশিক্ষণ:নমুনা ডেটাতে একটি ছোট KAN (যেমন [4, 8, 1]) অফলাইনে প্রশিক্ষণ দিয়ে এই ম্যাপিং শেখা।
3. সিমুলেশন সংশ্লেষণ:প্রশিক্ষিত KAN-এর স্প্লাইন ফাংশনকে ABB নেটওয়ার্কে রূপান্তর করা। ইনপুট $\Delta_i$ মান সময় ব্যবধানের সমানুপাতিক অ্যানালগ ভোল্টেজ হিসাবে উপস্থাপিত।
4. সেন্সরের অভ্যন্তরে গণনা:অ্যানালগ সার্কিট ব্যবধান ভোল্টেজ গ্রহণ করে এবং RMSSD মানের সমানুপাতিক একটি আউটপুট ভোল্টেজ রিয়েল টাইমে উৎপন্ন করে, অত্যন্ত কম শক্তি খরচে। 7.58% ত্রুটি HRV ট্রেন্ড পর্যবেক্ষণের গ্রহণযোগ্য সীমার মধ্যে রয়েছে।

এই কেস স্টাডিটি একটি নির্দিষ্ট, স্থির গণনা কার্নেলকে ডিজিটাল ডোমেন থেকে কাস্টমাইজড, অতি-দক্ষ অ্যানালগ ফ্রন্ট-এন্ডে স্থানান্তরের সম্ভাবনা প্রদর্শন করে।

7. ভবিষ্যত প্রয়োগ ও গবেষণার সম্ভাবনা

• হাইব্রিড অ্যানালগ-ডিজিটাল সিস্টেম:ভবিষ্যতের নমনীয় ইলেকট্রনিক সিস্টেমগুলি প্রি-প্রসেসিং বা বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন ইঞ্জিন হিসাবে অ্যানালগ KAN ব্যবহার করতে পারে, যার আউটপুট একটি হালকা ওজনের ডিজিটাল কোরের কাছে প্রেরণ করা হয় সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য, যার ফলে শক্তি খরচ এবং নির্ভুলতার মধ্যে সর্বোত্তম ভারসাম্য অর্জন করা যায়।
• অন-চিপ লার্নিং এবং অভিযোজন:একটি প্রধান সীমানা হল এমন ABB নেটওয়ার্ক ডিজাইন করা যা অন-চিপ লার্নিং অ্যালগরিদমের মাধ্যমে স্প্লাইন সহগ (বায়াস ভোল্টেজ) সামঞ্জস্য করতে পারে, যার ফলে সেন্সর ড্রিফ্ট বা ব্যক্তিগত ব্যবহারকারী বৈশিষ্ট্যের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া যায়। অ্যানালগ নন-ভোলাটাইল মেমরি (যেমন মেমরিস্টর ব্যবহার করে) গবেষণা গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।
• ত্রুটি প্রশমন কৌশল:সরল ডিজিটাল ক্যালিব্রেশন সার্কিট (যেমন, অ্যানালগ পাথে ডিসি অফসেট পরিমাপ ও সংশোধনের জন্য) সংহত করা আনুমানিক ত্রুটি উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে পারে, বড় আয়তন/শক্তি ক্ষতি ছাড়াই।
• বিস্তৃত গণনা কোর:সূচকীয় বা সিগময়েড ফাংশনের মতো অপারেশনের সার্কিট অন্তর্ভুক্ত করতে ABB লাইব্রেরি প্রসারিত করা, সরল ফাংশন আনুমানিকতার বাইরে আরও জটিল মেশিন লার্নিং মডেলের অ্যানালগ বাস্তবায়ন সক্ষম করতে পারে।
• সিস্টেম অন চিপ ইন্টিগ্রেশন:চূড়ান্ত লক্ষ্য হল একটি একক নমনীয় সাবস্ট্রেটে সেন্সর, অ্যানালগ KAN প্রসেসর এবং আল্ট্রা-লো-পাওয়ার কমিউনিকেশন মডিউল মনোলিথিকভাবে ইন্টিগ্রেট করা, যার মাধ্যমে প্রকৃত স্বায়ত্তশাসিত ইন্টেলিজেন্ট সেন্সিং প্যাচ অর্জন করা।

8. তথ্যসূত্র

1. Z. Liu et al., "KAN: Kolmogorov-Arnold Networks," arXiv:2404.19756, 2024. (KAN পুনরুজ্জীবিত করার যুগান্তকারী গবেষণাপত্র)।
2. G. E. Hinton et al., "The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations," arXiv:2212.13345, 2022. (জৈবিকভাবে অনুপ্রাণিত, হার্ডওয়্যার-বান্ধব দক্ষ অ্যালগরিদম অনুসন্ধানের উপর জোর দেয়)।
3. M. M. Shulaker et al., "Carbon Nanotube Computer," Nature, vol. 501, pp. 526–530, 2013। (নতুন সাবস্ট্রেট চ্যালেঞ্জের উদাহরণ)।
4. J. Zhu et al., "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks," IEEE ICCV, 2017। (CycleGAN, নেটওয়ার্ক শেখার জটিল ফাংশনের উদাহরণ হিসেবে, আনুমানিক লক্ষ্য হতে পারে)।
5. International Roadmap for Devices and Systems, "More than Moore" White Paper, IEEE, 2022। (বৈচিত্র্যপূর্ণ সংহতকরণ এবং বিশেষায়িত হার্ডওয়্যারের উন্নয়নের প্রবণতা নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে)।
6. Y. Chen et al., "Eyeriss: An Energy-Efficient Reconfigurable Accelerator for Deep Convolutional Neural Networks," IEEE JSSC, 2017। (ডিজিটাল অ্যাক্সিলারেটর পদ্ধতির বিপরীতে)।

9. বিশ্লেষকের দৃষ্টিকোণ: মূল অন্তর্দৃষ্টি ও মন্তব্য

মূল অন্তর্দৃষ্টি:এই কাজটি কেবল আরেকটি অ্যানালগ সার্কিট গবেষণাপত্র নয়; এটি ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক্স ক্ষেত্রের জন্য একটি পদ্ধতিগত পথনির্দেশ, যাডিজিটাল-কেন্দ্রিক সহ-নকশা向অ্যানালগ-নেটিভ অ্যালগরিদম-হার্ডওয়্যার সহ-সৃষ্টিএকটি কৌশলগত পরিবর্তন। লেখক সঠিকভাবে স্বীকার করেছেন যে ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক্স সাবস্ট্রেটে ডিজিটাল প্রসেসর জোর করে বসানো হল পদার্থবিজ্ঞানের নিয়মের (বড় ফিচার সাইজ, উচ্চ প্যারাসাইটিক প্রভাব) বিরুদ্ধে একটি হারানো যুদ্ধ। তাদের চাতুর্য এই যে, তারা একটি নির্দিষ্ট কাজে — ক্রমাগত ফাংশন আনুমানিকরণে — অ্যানালগ ডোমেনের অন্তর্নিহিত দক্ষতাকে আলিঙ্গন করেছে এবং অ্যালগরিদমের চাহিদাকে অ্যানালগ হার্ডওয়্যারে ম্যাপ করার জন্য একটি পদ্ধতিগত সেতু (KAN এবং ABB-এর মাধ্যমে) প্রদান করেছে। এটি ঘুরে ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক্সের দুর্বলতাগুলিকে (অ্যানালগ-বান্ধব ভোল্টেজ, GHz ক্লকের প্রয়োজন নেই) সুবিধায় রূপান্তরিত করেছে।

যৌক্তিক কাঠামো:এর যুক্তি অত্যন্ত প্ররোচনামূলক: ১) নমনীয় ইলেকট্রনিক্সের জন্য কম শক্তি খরচ, ছোট এলাকার কম্পিউটিং প্রয়োজন। ২) ডিজিটাল সার্কিট নমনীয় ইলেকট্রনিক্সে এতে দক্ষ নয়। ৩) অ্যানালগ সার্কিট কম-শক্তি কম্পিউটিংয়ে দক্ষ কিন্তু এটির ডিজাইন পদ্ধতির অভাব রয়েছে। ৪) KAN ফাংশনের জন্য স্প্লাইন-ভিত্তিক নিখুঁত গাণিতিক বিমূর্ততা প্রদান করে। ৫) স্প্লাইনগুলি মৌলিক অ্যানালগ বিল্ডিং ব্লক (ABB) দিয়ে গঠন করা যেতে পারে। ৬) অতএব, আমরা পদ্ধতিগতভাবে অ্যানালগ KAN তৈরি করতে পারি। ১২৫ গুণ এলাকা সাশ্রয় এই পুরো যুক্তিশৃঙ্খলার বৈধতা প্রমাণকারী একটি বিস্ফোরক ধারণার প্রমাণ।

সুবিধা ও সীমাবদ্ধতা:
সুবিধা:পদ্ধতিগত পদ্ধতিবিদ্যাএটি মুকুটের মণি। এটি এককালীন অ্যানালগ সার্কিটের বাইরে গিয়ে পুনরুৎপাদনযোগ্য ডিজাইন প্রবাহের দিকে অগ্রসর হয়েছে—যা প্রযুক্তি গৃহীত হওয়ার একটি পূর্বশর্ত। পছন্দKAN, MLP নয়এটি বুদ্ধিমানের কাজ; প্রান্তিক স্প্লাইনগুলি নোড-কেন্দ্রিক অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের তুলনায় যোগ/গুণন অ্যানালগ অপারেশনে আরও স্বাভাবিকভাবে বিভাজিত হয়। হার্ডওয়্যার ফলাফল লক্ষ্য ক্ষেত্রের জন্য নিঃসন্দেহে চিত্তাকর্ষক।
অসুবিধা:ঘরের হাতি হল7.58% ত্রুটিযদিও কিছু অ্যাপ্লিকেশনের জন্য গ্রহণযোগ্য হিসেবে হালকাভাবে উল্লেখ করা হয়েছে, এটি অনেক অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি প্রধান বাধা। গবেষণাপত্রটিক্যালিব্রেশন এবং পরিবর্তনশীলতার চ্যালেঞ্জসিমুলেশনে প্রশিক্ষিত একটি সিমুলেটেড KAN, প্রক্রিয়া বিচ্যুতির কারণে, উত্পাদিত প্রতিটি ফয়েলে ভিন্নভাবে কাজ করবে। যদি অন্তর্নির্মিত, কম ওভারহেড টিউনিং মেকানিজম না থাকে, ফলন বিপর্যয়কর হতে পারে। এছাড়াও, এই কাজটি মূলততত্ত্ব/সিমুলেশনএর; পরজীবী প্রভাব বিশ্লেষণ নিশ্চিত করতে, ব্যবহারিক যাচাইয়ের জন্য IGZO বা জৈব ট্রানজিস্টর মডেল প্রয়োজন।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি:

1. গবেষকদের জন্য:বিনিয়োগ দ্বিগুণ করুনপরিবর্তনশীলতা বিবেচনা করে নকশা এবং স্ব-ক্যালিব্রেশনপরবর্তী গুরুত্বপূর্ণ গবেষণাপত্রে অবশ্যই একটি অ্যানালগ KAN প্রদর্শন করতে হবে যাতে একটি ক্লোজড-লুপ টিউনিং সার্কিট থাকে, যা উৎপাদন-পরবর্তী সময়ে অফসেট এবং গেইন ত্রুটি সংশোধন করতে সক্ষম, সম্ভবত একটি সরল অন-চিপ রেফারেন্স সিগন্যাল ব্যবহার করে।
2. শিল্পখাতের জন্য (ওয়্যারেবল ডিভাইস/আইওটি):নিখুঁততার জন্য অপেক্ষা করবেন না। আপনার প্রক্রিয়াকরণ প্রবাহে সেগুলি চিহ্নিত করা শুরু করুন"যথেষ্ট ভাল" কম্পিউটেশনাল কোর——সেন্সর লিনিয়ারাইজেশন, থ্রেশহোল্ড ডিটেকশন, সহজ বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন (যেমন RMSSD কেস)। এগুলো প্রথম প্রজন্মের অ্যানালগ KAN IP মডিউলের জন্য সহজলভ্য ফল।
3. টুল ডেভেলপারদের জন্য (EDA):এই গবেষণা নতুন EDA টুলচেইনের আহ্বান জানায়। শিল্পের জন্য একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক প্রয়োজন, যা সক্ষম হবেউচ্চ-স্তরের ফাংশন বর্ণনা (বা প্রশিক্ষিত KAN) কে ABB নেটলিস্টে কম্পাইল করতে, এবং লক্ষ্য ফ্লেক্সিবল ইলেকট্রনিক্স PDK-এর জন্য লেআউট জেনারেশন অন্তর্ভুক্ত করবে। এটি এই প্রযুক্তিকে গণতান্ত্রিক করবে।
4. কৌশলগত বাজি:এই পদ্ধতিটি বাজি ধরে"মাইক্রো স্মার্ট আইওটি", যেখানে শক্তি এবং আকার পরম নির্ভুলতার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। বিনিয়োগকারী এবং কোম্পানিগুলির উচিত অ্যানালগ মেমরি কম্পিউটিং এবং অ্যানালগ কম্পিউটিংকে ডিজিটাল AI-এর পরিপূরক হিসাবে দেখা, বিকল্প হিসাবে নয়; এগুলি পরবর্তী বিলিয়ন ডিজিটাল কম্পিউটিংয়ের জন্য মৌলিকভাবে অসম্ভব অতিমাত্রায় সীমাবদ্ধ ডিভাইসগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ সক্ষমকারী প্রযুক্তি। এই নিবন্ধটি একটি বিশ্বাসযোগ্য রূপরেখা প্রদান করে।

সংক্ষেপে, এটি একটি উচ্চ প্রভাবসম্পন্ন, দূরদর্শী গবেষণা। এতে অগ্রণী কাজের সাধারণ ত্রুটি রয়েছে, কিন্তু এর মূল প্রস্তাবনা—অ্যানালগ ফাংশন আনুমানিকরণের জন্য একটি কাঠামোগত পথ—শক্তিশালী, এবং এটি মেশিন লার্নিং, সার্কিট ডিজাইন এবং নমনীয় হার্ডওয়্যারের সংযোগস্থলে একটি নতুন উপক্ষেত্র উদ্দীপিত করতে পারে।