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Architectures de noyau de système d'exploitation composables pour l'intelligence autonome

Created by
  • Haebom

Auteur

Rajpreet Singh, Vidhi Kothari

Contour

Cet article propose une nouvelle architecture de noyau de système d'exploitation pour les systèmes intelligents, évoluant d'un gestionnaire de ressources statique vers une plateforme d'intégration d'IA adaptative, car les systèmes intelligents sont largement utilisés dans les périphériques, les infrastructures cloud et les environnements temps réel embarqués. Les principales contributions sont les suivantes : (1) traiter les modules de noyau chargeables (LKM) comme des unités de calcul centrées sur l'IA pour un traitement sensoriel et cognitif rapide dans l'espace noyau ; (2) étendre le noyau Linux à un environnement compatible avec l'IA avec inférence d'apprentissage profond intégrée, accélération en virgule flottante et ordonnancement adaptatif en temps réel pour des charges de travail ML efficaces ; et (3) intégrer le raisonnement symbolique et la logique différentiable au sein du système d'exploitation grâce à une conception de noyau symbolique neuronal exploitant la théorie des catégories et la théorie des types d'homotopie. Cette approche permet au système d'exploitation de répondre et de s'adapter de manière proactive aux exigences cognitives des applications intelligentes autonomes.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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En présentant une nouvelle architecture de noyau de système d’exploitation pour les systèmes intelligents, nous pouvons améliorer les performances et l’efficacité des applications d’IA.
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L’utilisation des LKM en tant qu’unités de calcul centrées sur l’IA permet un traitement sensoriel et cognitif rapide.
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ÉTend le noyau Linux à un environnement alimenté par l'IA, prenant en charge l'inférence d'apprentissage en profondeur et la planification adaptative en temps réel.
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En intégrant le raisonnement symbolique et la logique différentiable grâce à la conception de noyaux de symboles neuronaux, nous permettons le développement de systèmes intelligents plus puissants et plus flexibles.
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Il permet la construction de systèmes d’exploitation qui répondent et s’adaptent de manière proactive aux exigences cognitives des applications intelligentes autonomes.
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Limitations:
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Il manque des détails spécifiques sur la mise en œuvre réelle et l’évaluation des performances de l’architecture proposée.
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La complexité de la conception du noyau de symboles neuronaux et la difficulté de sa mise en œuvre sont attendues.
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La compatibilité et l’évolutivité avec différentes plates-formes matérielles doivent être examinées.
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Il convient d’accorder une attention suffisante à la sécurité et à la stabilité.
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