Исследователи Создали Первую В Своем Роде Искусственную Нейронную Сеть

Исследователи создали многослойную всеоптическую искусственную нейронную сеть, что ранее не было успешно продемонстрировано. Существует огромное желание создать практические оптические искусственные нейронные сети, поскольку они быстрее и потребляют намного меньше энергии, чем сети, основанные на традиционных компьютерах. Эти новые разработки могут позволить параллельные вычисления с помощью света.

Исследователи из Университета науки и технологий Гонконга, Гонконг, опубликовали свою двухслойную всеоптическую нейронную сеть в Optica, журнале Оптического общества, в котором представлены исследования высокого уровня. Исследователи также показали, как они могут применить эту сеть к сложным задачам классификации.

“Наша всеоптическая схема может обеспечить нейронную сеть, которая выполняет оптические параллельные вычисления со скоростью света и потребляет мало энергии”, – сказал Цзюньвэй Лю, член исследовательской команды. “Масштабные всеоптические нейронные сети могут быть использованы для приложений, начиная от распознавания изображений и заканчивая научными исследованиями”.

Эти всеоптические сети работают иначе, чем традиционные гибридные оптические нейронные сети, которые используются в настоящее время. В них оптические компоненты обычно используются для линейных операций. В нелинейных функциях активации, которые模улируют способ, которым нейроны в человеческом мозге реагируют, оптические компоненты часто реализуются электронно. Это связано с тем, что нелинейная оптика требует высокомощных лазеров, которые трудно реализовать в оптической нейронной сети.

Чтобы обойти эту проблему, исследователи использовали холодные атомы с электромагнитной прозрачностью, чтобы выполнить нелинейные функции.

Шэнван Ду, член исследовательской команды, рассказал о новых разработках.

“Этот светоиндуцированный эффект может быть достигнут с очень слабой мощностью лазера”, – сказал он. “Поскольку этот эффект основан на нелинейном квантовом вмешательстве, возможно, что мы сможем расширить нашу систему до квантовой нейронной сети, которая сможет решать проблемы, которые невозможно решить классическими методами”.

Чтобы протестировать свой новый подход, команда создала двухслойную полностью связанную всеоптическую нейронную сеть. Сеть имеет 16 входов и два выхода. Затем они использовали свою всеоптическую сеть для классификации порядка и беспорядка фаз статистической модели магнетизма. Они смогли заключить, что всеоптическая нейронная сеть была такой же точной, как обученная компьютерная нейронная сеть.

Следующий шаг для исследовательской команды – расширить это до крупномасштабных всеоптических глубоких нейронных сетей. Эти сети могут иметь сложные архитектуры, предназначенные для конкретных приложений, таких как распознавание изображений. Делая это, они могут продемонстрировать, что эта система работает на гораздо больших масштабах.

“Хотя наша работа является демонстрацией принципа, она показывает, что в будущем может стать возможным разработать оптические версии искусственного интеллекта”, – сказал Ду.

“Следующее поколение аппаратного обеспечения искусственного интеллекта будет внутренне намного быстрее и потреблять меньше энергии по сравнению с современным компьютерным искусственным интеллектом”, – добавил Лю.

Чтобы увидеть больше таких разработок в области науки и технологий, Оптическое общество (OSA) предоставляет публикации, встречи и инициативы членства, исследования и посвященные ресурсы. У них есть обширная сеть экспертов в области оптики и фотоники. Организация поддерживает ученых, инженеров, студентов и бизнес-лидеров, ответственных за научные открытия, применения и применения. Их веб-сайт предоставляет различные новости и обновления исследований.