“ Scientific American cubre las investigaciones, ideas y conocimientos más importantes y apasionantes en materia de ciencia, salud, tecnología, medio ambiente y sociedad. Su compromiso es compartir conocimientos fiables, mejorar nuestra comprensión del mundo y promover la justicia social. Imágen: Wikimedia Scientific American publica artículos de fondo, noticias de actualidad, opiniones y comentarios de expertos, podcasts, videos, multimedia, reportajes fotográficos y otras formas de contar historias. Además de nuestra revista insignia mensual y los artículos publicados diariamente en nuestro sitio web, producimos ediciones especiales para coleccionistas, las revistas digitales Mind , Space & Physics y Health & Medicine, libros electrónicos y otros productos. También organizamos eventos en vivo y seminarios web con una diversidad de expertos y periodistas que comparten su conocimiento sobre los eventos actuales de la misma manera en que la ciencia y la investigación
La amplia disponibilidad de software de código abierto de alta calidad para la optimización del modelo de comportamiento motiva la investigación de un enfoque de comportamiento para el modelado de circuitos antiguos . Una formulación en tiempo continuo de una red neuronal recurrente (RNN) es compatible con la simulación de circuitos transitorios, y este trabajo evalúa la aplicabilidad de RNN al modelado de circuitos antiguos. Para cualquier entrada razonable, se debe requerir que el modelo produzca una respuesta de salida que sea físicamente plausible. Los enfoques para imponer restricciones físicas a los modelos de caja negra se describen brevemente. Tomado de: Pixabay E. Rosenbaum, J. Xiong, A. Yang, Z. Chen y M. Raginsky, "Machine Learning for Circuit Aging Simulation", 2020 IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM) , 2020, págs. 39.1.1-39.1.4 , doi: 10.1109 / IEDM13553.2020.9371931.