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शोधकर्ताओं ने पहली बार बनाया एक अनोखा कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क
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शोधकर्ताओं ने एक मल्टीलेयर ऑल-ऑप्टिकल कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाया है, जो पहले कभी नहीं देखा गया था। व्यावहारिक ऑप्टिकल कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क बनाने की एक बड़ी इच्छा है, क्योंकि वे पारंपरिक कंप्यूटरों पर आधारित नेटवर्क की तुलना में बहुत तेजी से और कम शक्ति की खपत करते हैं। इन नए विकासों से प्रकाश के साथ समानांतर गणना संभव हो सकती है।
हांगकांग विश्वविद्यालय ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी, हांगकांग के शोधकर्ताओं ने अपने दो-परत ऑल-ऑप्टिकल न्यूरल नेटवर्क को ऑप्टिका, द ऑप्टिकल सोसाइटी के जर्नल में प्रकाशित किया, जिसमें उच्च-प्रभाव वाले शोध शामिल हैं। शोधकर्ताओं ने यह भी दिखाया कि वे नेटवर्क को जटिल वर्गीकरण कार्यों पर कैसे लागू कर सकते हैं।
“हमारी ऑल-ऑप्टिकल योजना एक न्यूरल नेटवर्क को सक्षम कर सकती है जो प्रकाश की गति से ऑप्टिकल समानांतर गणना करती है और कम ऊर्जा की खपत करती है,” जुनवेई लियू, शोध टीम के एक सदस्य ने कहा। “बड़े पैमाने पर, ऑल-ऑप्टिकल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग छवि पहचान से लेकर वैज्ञानिक अनुसंधान तक के अनुप्रयोगों के लिए किया जा सकता है।”
इन ऑल-ऑप्टिकल नेटवर्क का संचालन वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक हाइब्रिड ऑप्टिकल न्यूरल नेटवर्क की तुलना में अलग तरह से किया जाता है। उनमें, ऑप्टिकल घटक आमतौर पर रैखिक संचालन के लिए उपयोग किए जाते हैं। गैर-रैखिक सक्रियण कार्यों में, जो मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स की प्रतिक्रिया का अनुकरण करते हैं, ऑप्टिकल घटक अक्सर इलेक्ट्रॉनिक रूप से लागू किए जाते हैं। यह इसलिए है क्योंकि गैर-रैखिक ऑप्टिक्स को उच्च-शक्ति लेजर की आवश्यकता होती है, जो एक ऑप्टिकल न्यूरल नेटवर्क में लागू करना मुश्किल है।
इस समस्या को हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने गैर-रैखिक कार्यों को करने के लिए इलेक्ट्रो-चुंबकीय रूप से प्रेरित पारदर्शिता के साथ ठंडे परमाणुओं का उपयोग किया।
शोध टीम के एक सदस्य शेंगवांग डू ने नए विकास पर बात की।
“यह प्रकाश-उत्पादित प्रभाव बहुत कम लेजर शक्ति के साथ प्राप्त किया जा सकता है,” उन्होंने कहा। “क्योंकि यह प्रभाव गैर-रैखिक क्वांटम हस्तक्षेप पर आधारित है, इसलिए संभव है कि हम अपनी प्रणाली को एक क्वांटम न्यूरल नेटवर्क में विस्तारित कर सकते हैं जो क्लासिकल तरीकों द्वारा हल नहीं किए जा सकने वाले समस्याओं का समाधान कर सकता है।”
अपने नए दृष्टिकोण का परीक्षण करने के लिए, टीम ने एक दो-परत पूरी तरह से जुड़ा हुआ ऑल-ऑप्टिकल न्यूरल नेटवर्क बनाया। नेटवर्क में 16 इनपुट और दो आउटपुट हैं। फिर उन्होंने अपने ऑल-ऑप्टिकल नेटवर्क का उपयोग एक सांख्यिकीय मॉडल के क्रम और विकार चरणों को वर्गीकृत करने के लिए किया। उन्हें यह निष्कर्ष निकालने में सक्षम होना चाहिए कि ऑल-ऑप्टिकल न्यूरल नेटवर्क एक प्रशिक्षित कंप्यूटर-आधारित न्यूरल नेटवर्क के रूप में सटीक था।
शोध टीम के लिए अगला कदम बड़े पैमाने पर ऑल-ऑप्टिकल गहरे न्यूरल नेटवर्क में विस्तार करना है। इनमें जटिल वास्तुकला हो सकती है जो विशिष्ट अनुप्रयोगों जैसे छवि पहचान के लिए डिज़ाइन की जाती है। ऐसा करके, वे यह प्रदर्शित कर सकते हैं कि यह प्रणाली बहुत बड़े पैमाने पर काम करती है।
“हालांकि हमारा काम एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट प्रदर्शन है, यह दिखाता है कि यह भविष्य में संभव हो सकता है कि ऑप्टिकल संस्करणों के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित की जाए,” डू ने कहा।
“कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अगले पीढ़ी के हार्डवेयर में स्वाभाविक रूप से आज के कंप्यूटर-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तुलना में बहुत तेजी से और कम शक्ति की खपत होगी,” लियू ने जोड़ा।
विज्ञान और प्रौद्योगिकी में इस तरह के विकास को देखने के लिए, द ऑप्टिकल सोसाइटी (ओएसए) प्रकाशन, बैठक और सदस्यता पहल, अनुसंधान, और समर्पित संसाधन प्रदान करता है। उनके पास ऑप्टिक्स और फोटोनिक्स क्षेत्र में विशेषज्ञों का एक व्यापक नेटवर्क है। संगठन वैज्ञानिकों, इंजीनियरों, छात्रों और व्यावसायिक नेताओं को समर्थन देता है जो वैज्ञानिक खोजों, अनुप्रयोगों और अनुप्रयोगों के लिए जिम्मेदार हैं। उनकी वेबसाइट विभिन्न समाचार और अनुसंधान अद्यतन प्रदान करती है।
