Стратешко улагање у истраживање и развој мемристор технологије у Републици Србији

Ljubiša Bojić; Милан Чабаркапа

doi:10.5937/napredak5-51738

Љубиша Бојић Institute for Artificial Intelligence Research and Development of Serbia https://orcid.org/0000-0002-5371-7975
Милан Чабаркапа Универзитет у Крагујевцу, Факултет инжењерских наука, Катедра за електротехнику и рачунарство https://orcid.org/0000-0002-2094-9649

DOI: https://doi.org/10.5937/napredak5-51738

Ključne reči: мемристори, неуроморфно рачунарство, технолошке иновације, стратешко позиционирање, глобални продор

Sažetak

Убрзани напредак вештачке интелигенције (ВИ) значајно је утицао како на развој високе технологије, тако и на економски и друштвени развој. Република Србија се стратешки оријентисала да подржи истраживање и развој у области ВИ. Имајући у виду драматичну динамику развоја ВИ, циљ овог рада јесте да идентификује и опише мемристор технологију као тренутно веома актуелну и атрактивну, како би се оствариле технолошке иновације, друштвено-економски бенефити и потенцијално глобални продор. У раду је представљен преглед литературе како би се анализирали теоријски појмови, тренутни исходи истраживања и могуће примене мемристор технологије. Анализe указују на то да развој ове технологије у Србији може позиционирати земљу на место предводника у иновацијама код хардвера ВИ и подстаћи међународну сарадњу, стимулишући технолошки напредак целе привреде. Стога се овим радом предлаже да се будућа истраживања усмере на превазилажење практичних изазова у производњи мемристор технологије, развој хибридних архитектура и формулисање напредних неуроморфних алгоритама.

Biografije autora

Љубиша Бојић, Institute for Artificial Intelligence Research and Development of Serbia

Ljubisa Bojić je naučnik u oblasti komunikacije, futurolog i autor radova "Procena globalnog uticaja sistema preporuka" i "Metaverzum kroz prizmu moći i zavisnosti: Šta će se desiti kada virtuelni svet postane atraktivniji od stvarnosti?" Bojić je doktorirao na Univerzitetu u Lionu II, Francuska, 2014. godine i trenutno je viši naučni saradnik na Institutu za veštačku inteligenciju Srbije, i istraživač za veštačku inteligenciju u programu Ujedinjenih nacija za razvoj. Napisao je više od 50 naučnih radova, od kojih su neki objavljeni u vodećim časopisima, kao što su European Journal of Futures Research i Communications: The European Journal of Communication Research, Scientific Reports i Futures. Bojić je imenovan u Ekspertski panel za predviđanje Programa Ujedinjenih nacija za zaštitu životne sredine od strane glavne naučnice UNEP-a, Andree Hinwood.

Милан Чабаркапа, Универзитет у Крагујевцу, Факултет инжењерских наука, Катедра за електротехнику и рачунарство

Доцент др Милан Чабаркапа рођен је 18. јуна 1986. године у Пријепољу. Дипломирао је 2010. године на Електротехничком факултету у Београду, а докторску дисертацију одбранио је 2014. године на Универзитету Вестминстер. Тренутно ради као доцент на Катедри за електротехнику Универзитета у Крагујевцу. Његова ужа научна област обухвата електротехнику и рачунарство. Милан је изабран за доцента 14. септембра 2022. године.

Reference

Adhikari, S. P. et al. (2012). Memristor bridge synapse-based neural network and its learning. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, XXIII (9), 1426–1435. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2012.2204770

Ambrogio, S. et al. (2018). Equivalent-accuracy accelerated neural-network training using analogue memory. Nature, DLVIII (7708), 60–67. https://doi.org/10.1038/s41586-018-0180-5

Auto (2023). New steps in the development of the legal framework for autonomous driving. Available at: http://www.ai.gov.rs/vest/sr/771/novi-koraci-u-razvoju-pravnog-okvira-za-autonomnu-voznju.php

Bojic, L. (2022). Metaverse through the prism of power and addiction: What will happen when the virtual world becomes more attractive than reality? European Journal of Futures Research, X (1), 22.https://doi.org/10.1186/s40309-022-00208-4

Bojic, L. (2024). AI alignment: Assessing the global impact of recommender systems. Futures, CLX, 103383. https://doi.org/10.1016/j.futures.2024.103383

Bojic, L. et al. (2024a). AI and Energy Consumption: Social Aspects, 1-4. DOI: 10.23919/SpliTech61897.2024.10612493

Chang, T., Jo, S.-H. & Lu, W. (2011). Short-term memory to long-term memory transition in a nanoscale memristor. ACS Nano, V (9), 7669–7676. https://doi.org/10.1021/nn202983n

Chua, L. (1971). Memristor-The missing circuit element. IEEE Transactions on Circuit Theory, XVIII (5), 507–519. https://doi.org/10.1109/TCT.1971.1083337

Etika (2023). Adopted ethical guidelines for the development and use of artificial intelligence. Available at: https://www.srbija.gov.rs/vest/692988/usvojene-eticke-smernice-za-razvoj-i-upotrebu-vestacke-inteligencije.php

IVI (2022). Artificial Intelligence Research and Development Institutes. Available at: https://ivi.ac.rs/

Prezioso, M. et al. (2015). Training and operation of an integrated neuromorphic network based on metal-oxide memristors. Nature, DXXI (7550), 61–64. https://doi.org/10.1038/nature14441

Strategy (2020). Strategy for the Development of Artificial Intelligence. Available at: https://www.srbija.gov.rs/tekst/437277/strategija-razvoja-vestacke-inteligencije.php

Strukov, D. B. et al. (2008). The missing memristor found. Nature, CDLIII (7191), 80–83. https://doi.org/10.1038/nature06932

Talanov, M., Vallverdu, J., Bojic, L. (2024b). Neuropunk revolution: memristive spinal CPG learning approach. 9th International Conference on Smart and Sustainable Technologies (SPLITECH), June 25–28, 2024, Split, Croatia.

Wang, Z. et al. (2017). Memristors with diffusive dynamics as synaptic emulators for neuromorphic computing. Nature Materials, XVI (1), 101–108. https://doi.org/10.1038/nmat4756

Yang, J. J., Strukov, D. B., Stewart, D. R. (2013). Memristive devices for computing. Nature Nanotechnology, VIII (1), 13–24, https://doi.org/10.1038/nnano.2012.240