量子穿隧感知機器學習

深度分析

QTAML 與 TAC：利用 WKB 量子穿隧模型降低 ECC 成本的硬體‑軟體共同設計

晶體管門氧化層變薄致量子穿隧位元翻轉，傳統電路可靠性受限。研究提出量子穿隧感知機器學習（QTAML）與穿隧感知補償（TAC），利用WKB推導錯誤分布，結合均值校正與層級位元保護。實驗於CNN與Transformer顯示，TAC在保持95%乾淨精度下，將ECC開銷降至原先3.4至33.6倍。