Arvutisüsteemide instituudi doktorant Mahdi Taheri kaitseb 24. jaanuaril 2025 algusega kell 10:00 oma doktoritööd "Methods for Reliability Assessment and Enhancement of Deep Neural Networks Hardware Accelerators" ("Süvanärvivõrkude riistvara kiirendite töökindluse hindamine ja täiustamine"). Kaitsmine toimub Tallinna Tehnikaülikooli infotehnoloogia maja ruumis ICT-507AB (Akadeemia tee 15A) ning on jälgitav veebirakenduse Zoom vahendusel.
See doktoritöö keskendub sügavate närvivõrkude (DNN) usaldusväärsuse hindamisele ja täiustamisele, kui neid rakendatakse riistvara kiirendajatel nagu FPGA-d, ASIC-id ja GPU-d, mis on olulised turvalisuskriitilistes rakendustes, nagu autonoomne juhtimine, tervishoid ja tööstusautomaatika. Kuna DNN-e kasutatakse üha enam nendes valdkondades, muutub nende töökindlus riistvaravigade, nagu vananemine, protsessimuutused ja keskkonnategurid, tõttu oluliseks probleemiks.
Töös tutvustatakse mitmeid uuenduslikke meetodeid, mille eesmärk on parandada DNN riistvara kiirendajate rikete taluvust.
Meetodite tõhusust on tõestatud ulatuslike eksperimentaalsete katsetega, kasutades erinevaid DNN arhitektuure (nt LeNet, VGG, ResNet), saavutades märkimisväärseid täiustusi rikete taluvuses, energiatarbimises ja riistvara tõhususes. Need panused pakuvad skaleeritavaid, tõhusaid ja madalate kuludega lahendusi, mis võimaldavad DNN-e usaldusväärselt kasutada reaalsetes turvalisuskriitilistes rakendustes, luues tugeva aluse vastupidavamate tehisintellektisüsteemide kasutuselevõtuks, näiteks autonoomsetes sõidukites ja tehisintellekti juhitavates meditsiiniseadmetes.
Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus
Juhendajad: kaasprofessor tenuuris Maksim Jenihhin ning professor Masoud Daneshtalab (TalTech)
Oponendid:
- professor Cristiana Bolchini (Milano Polütehnikum, Itaalia)
- Dr. Leticia Bolzani Pöhls (IHP - Leibniz Institute for High-Performance Microelectronics, Saksamaa)