مزيد من البيانات, وتهدف علامات مساحة أقل من البحث القرص الصلب
أكثر من 400 يتم تحميل ساعات من الفيديو على YouTube كل دقيقة, وترسل مئات الملايين من تويت كل يوم، ويتم إجراء تريليونات من عمليات البحث على جوجل كل عام. مواقع تخزين هذه الكميات الضخمة من المعلومات في الملايين من محركات الأقراص الصلبة, الموجودة في مراكز البيانات الضخمة. وقام فريق من الباحثين من جامعة ولاية واشنطن تساعد على اتخاذ أقراص الحاسوب الصلبة في المستقبل حيث يمكن تخزين الكثير من البيانات في مساحة أقل كثيرا.
كريشنامورتي سيفاكومار وبن Belzer, أستاذ مساعد في كلية الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب, تلقى $500,000 منح مؤسسة العلوم الوطنية لتطوير تكنولوجيا لقراءة البيانات من الأقراص الصلبة التي يتم المكتظ بمعلومات أكثر دقة.
بن Belzer وكريشنامورتي سيفاكومار , ل-ص, أستاذ مساعد في كلية WSU في الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب, البحث التكنولوجيا التي يمكن أن تؤدي إلى الجيل القادم من ذاكرة. ائتمان: WSU
من واحد إلى متعدد الأبعاد
من الصعب بيانات سجلات محرك نموذجي على شريط رقيقة من المواد المغناطيسية على القرص, والحبوب المغناطيسية على سطح عقد بت من المعلومات المسجلة.
حيث بلغ حجم البيانات ينمو, مصنعي الأقراص الصلبة تحاول حشر مزيد من المعلومات في كل بوصة مربعة من الجهاز. حاليا, التسجيل على الأقراص الصلبة وعادة ما يتم القيام به على مسار واحد, مما يحد من كمية المعلومات التي يمكن أن تكون معبأة في الجهاز.
"لقد وصلنا إلى الحاجز التكنولوجي مع تخزين بت من المعلومات على مسار واحد,"قال Belzer.
أبعاد جديدة, تحديات جديدة
الباحثون على تطوير محركات الأقراص الصلبة التي يمكن أن تسجل البيانات في أكثر من بعد واحد, ولكن هذه أحدث محركات الأقراص الصلبة يقدم أيضا مجموعة من التحديات الجديدة.
التسجيل في أبعاد متعددة يعني التعبئة الكثيفة من المعلومات. بكثافات عالية جدا, لم تكتب بعض أجزاء من المعلومات إلى أي الحبوب المغناطيسي. علاوة على ذلك, كما يتم تخزين المزيد من البيانات في نفس المنطقة والتي تصبح البيانات مزدحمة على الشريط, تدخل من البيانات المجاورة خلق أكثر محتمل للأخطاء.
سوف سيفاكومار وBelzer في العمل تساعد على ضمان سريعة ودقيقة قراءة البيانات من الأقراص الصلبة التي بيانات السجل خلال يومين أو ثلاثة مسارات. فإن العمل زيادة كفاءة محركات الأقراص الصلبة ومساعدة مخزن صناعة مزيد من المعلومات في مساحة أصغر بتكلفة أقل لكل بت.
تعلم الآلة
باستخدام تقنيات التعلم الآلي, الباحثون WSU تخلق خوارزمية التي يمكن أن نتعلم من إشارات القرص عند قراءة القرص الصلب. سيقوم فريق ثم تدريب الخوارزمية باستخدام بيانات محاكاة. في نهاية المطاف خوارزمية سوف تكون قادرة على معرفة ما هي أنواع من الأخطاء تحدث ومن ثم يتوقع منهم. سيؤدي ذلك إلى تحسين القدرة على تصحيح الأخطاء وضمان الكشف عن البيانات على نحو سلس ودقيق.
وقال "نريد للكشف عن أعلى كثافة من المعلومات الممكنة مع نسبة الخطأ المقبول,"قال سيفاكومار.
بعد تصميم الخوارزميات ومما يدل على أدائها على بيانات الاختبار, ويخطط الباحثون للعمل مع المغناطيسي اتحاد صناعة التخزين لتنفيذ التكنولوجيا في محركات الأقراص الصلبة التجارية.
مصدر: news.wsu.edu, قبل سيدهارث Vodnala
إضافة تعليق
يجب عليك تسجيل الدخول او التسجيل لتستطيع اضافه تعليق .