Accelerating board games through Hardware/Software Codesign

Board games applications usually offer a great user experience when running on desktop computers. Powerful high-performance processors working without energy restrictions successfully deal with the exploration of large game trees, delivering strong play to satisfy demanding users. However, nowadays, more and more game players are running these games on smartphones and tablets, where the lower computational power and limited power budget yield a much weaker play. Recent systems-on-a-chip include programmable logic tightly coupled with general-purpose processors enabling the inclusion of custom accelerators for any application to improve both performance and energy efficiency. In this paper, we analyze the benefits of partitioning the artificial intelligence of board games into software and hardware. We have chosen as case studies three popular and complex board games, Reversi, Blokus, and Connect6. The designs analyzed include hardware accelerators for board processing, which improve performance and energy efficiency by an order of magnitude leading to much stronger and battery-aware applications. The results demonstrate that the use of hardware/software codesign to develop board games allows sustaining or even improving the user experience across platforms while keeping power and energy low

Implementation of convolutional neural networks in accelerating units for real-time image analysis

Matomojo šviesos spektro vaizdų analizė įgalina intelektualiąsias sistemas gauti informaciją taip, kaip žmogus rega. Daugelyje sričių taikoma sąsūkos dirbtinių neuronų tinklais (SDNT) grįsta vaizdų analizė. Tačiau dėl didelės skaičiavimų apimties kyla sunkumų įgyvendinant įterptinėse sistemose lokaliai vykdomus SDNT grįstus algoritmus vaizdų analizei realiuoju laiku. Šiuo metu vaizdų analizei įterptinėse sistemose galima taikyti spartinančiuosius įrenginius, tačiau trūksta suderinamų SDNT elementų sąrašų ir SDNT pritaikymo spartinantiesiems įrenginiams įterptinėse sistemose metodikos. Darbo tyrimų objektas – sąsūkos dirbtinių neuronų tinklai vaizdams analizuoti realiuoju laiku. Disertacijoje tiriami šie, su tiriamuoju objektų susiję dalykai: įgyvendinimas spartinančiuosiuose įrenginiuose ir projektavimo metodika. Disertacijoje pateikiami vaizdams apdoroti skirtų SDNT įgyvendinimo tyrimai, kuriais remiantis sudarytas SDNT elementų sąrašas ir metodika, skirta SDNT pritaikymui įgyvendinti spartinančiuosiuose įrenginiuose pasirinktiems vaizdų analizės uždaviniams spręsti. Taip pat pateikiami dviejų taikymo sričių vaizdų analizės algoritmų, sukurtų taikant pasiūlytą elementų sąrašą ir metodiką, aprašymai. Viena iš sričių – žmogaus akies tinklainės vaizdų požymių aprašymas. Kita sritis – kelio dangos tipo ir būklės įvertinimas, analizuojant vaizdus iš automobilio priekyje sumontuotos vaizdo kameros. Pagrindiniai disertacijos rezultatai yra paskelbti septyniuose moksliniuose straipsniuose recenzuojamuose mokslo leidiniuose: vienas straipsnis mokslo žurnale, referuojamame Clarivate Analytics Web of Science duomenų bazėje, turintis citavimo indeksą 1,524, vienas straipsnis mokslo žurnale, referuojamame Clarivate Analytics Web of Science duomenų bazėje, vienas straipsnis mokslo žurnale, referuojamame Index Copernicus duomenų bazėje, trys straipsniai tarptautinių konferencijų medžiagose, referuojamose Clarivate Analytics Web of Science Proceedings duomenų bazėje, vienas straipsnis konferencijos medžiagoje, referuojamoje kitose duomenų bazėse. Disertacijoje atliktų tyrimų rezultatai buvo pristatyti devyniose mokslinėse konferencijose Lietuvoje ir užsienyje. Disertaciją sudaro įžanga, trys skyriai, bendrosios išvados, literatūros šaltinių sąrašas ir trys priedai.Disertacij

Applied Mathematics and Computational Physics

As faster and more efficient numerical algorithms become available, the understanding of the physics and the mathematical foundation behind these new methods will play an increasingly important role. This Special Issue provides a platform for researchers from both academia and industry to present their novel computational methods that have engineering and physics applications