본 논문은 실리콘 기반 시스템을 뛰어넘는 응용 분야에 대한 유망한 대안으로서, 유연성, 신축성, 적합성 및 초저 제작 비용과 같은 특성이 필요한 인쇄 전자공학에 대해 다룹니다. 인쇄 전자공학의 큰 특징 크기에도 불구하고, 인쇄 신경망은 목표 응용 프로그램 요구 사항을 충족하기 위해 주목을 받고 있지만, 복잡한 회로를 구현하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 본 연구는 아날로그-디지털 인터페이스(주요 면적 및 전력 병목 현상)부터 디지털 분류기에 이르기까지 전체 프로세싱-근접-센서 시스템 설계 및 공동 최적화를 다루면서 인쇄 신경망에서 분류 정확도와 면적 효율성 간의 간극을 해소합니다. 본 연구는 다목적 최적화 및 전체 근사를 활용하여 임의의 입력 정밀도를 갖는 인쇄 3진 신경망을 설계하기 위한 자동화된 프레임워크를 제안합니다. 제안된 회로는 기존의 근사 인쇄 신경망보다 평균적으로 면적이 17배, 전력이 59배 우수하며, 아날로그-디지털 인터페이싱 비용을 고려하면서 5% 미만의 정확도 손실로 인쇄 배터리 구동 작동을 가능하게 하는 최초의 연구입니다.
