AI اور دنیا کے مشکل مسائل · فلکیات اور خلا · arXiv · 2026-10-21

ایک تابکاری برداشت کرنے والا، خرابی سے آگاہ کوینٹائزڈ نیورل نیٹ ورک جو خود ٹھیک ہو جاتا ہے

اصل عنوان: A Radiation-Hardened, Fault-Aware Quantized Neural Network That Self-Heals

خلائی جہازوں اور ذراتی ایکسلریٹرز جیسے تابکاری سے بھرے ماحول میں تعینات ڈیپ لرننگ ماڈلز زوال کا شکار ہو جاتے ہیں جب اعلیٰ توانائی کے ذرات ڈیٹا کو خراب کر دیتے ہیں، جس نے بٹ فلیپس کے بعد کوانٹائزڈ نیورل نیٹ ورک کے وزن کی مرمت کے ایک رن ٹائم طریقے کی تحریک دی۔ Projection Healing کہلانے والا یہ طریقہ Fault-Aware Training کو ایک الائنمنٹ پینلٹی کے ذریعے بڑھاتا ہے جو غیر متاثر شدہ ایکٹیویشنز اور وزن کو ایک کم رینک سب اسپیس میں مرکوز کرتی ہے، جہاں سے نشان زدہ خراب شدہ کوآرڈینیٹس عام تجارتی ہارڈ ویئر پر اضافی نقول محفوظ کیے بغیر دوبارہ تشکیل دیے جاتے ہیں۔ چھ ریگریشن بینچ مارکس پر اس نے +5% RMSE زوال پر آپریشنل اسکرب وقفے کو میڈین 2.04× تک بڑھایا (روایتی SECDED کے 1.62× کے مقابلے میں)، جبکہ FAT چیک پوائنٹ کو برقرار رکھتے ہوئے صرف رن ٹائم ہیل کو تبدیل کرنے پر نیٹو یونٹ ایکسیس انٹیگرل میں مزید ~23% کی کمی ملی۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →