Raziskovalci so ustvarili prvo svoje vrste umetno nevronsko mrežo

Raziskovalci so ustvarili večplastno popolnoma optično umetno nevronsko mrežo, kar do te točke še ni bilo uspešno dokazano. Obstaja velika želja po ustvarjanju praktičnih optičnih umetnih nevronskih mrež, saj so hitrejše in porabijo veliko manj energije kot tista omrežja, ki temeljijo na tradicionalnih računalnikih. Ta novi razvoj bi lahko omogočil vzporedno računanje s svetlobo.

Raziskovalci iz The Hongkonška univerza za znanost in tehnologijo, Hong Kong, predstavili svojo dvoslojno popolnoma optično nevronsko mrežo v Optici, reviji The Optical Society, ki vključuje raziskave z velikim vplivom. Raziskovalci so tudi pokazali, kako bi lahko uporabili omrežje za zapletene naloge klasifikacije.

"Naša povsem optična shema bi lahko omogočila nevronsko mrežo, ki izvaja optično vzporedno računanje s svetlobno hitrostjo, pri tem pa porabi malo energije," je dejal Junwei Liu, član raziskovalne skupine. "Obsežne, popolnoma optične nevronske mreže bi se lahko uporabljale za aplikacije, ki segajo od prepoznavanja slik do znanstvenih raziskav."

Ta popolnoma optična omrežja delujejo drugače kot običajna hibridna optična nevronska omrežja, ki se trenutno uporabljajo. V teh se optične komponente običajno uporabljajo za linearne operacije. Pri nelinearnih aktivacijskih funkcijah, tistih, ki simulirajo način odziva nevronov v človeških možganih, so optične komponente pogosto izvedene elektronsko. To je zato, ker nelinearna optika zahteva visokozmogljive laserje, ki jih je težko implementirati v optično nevronsko mrežo.

Da bi se temu izognili, so raziskovalci za izvajanje nelinearnih funkcij uporabili hladne atome z elektromagnetno inducirano preglednostjo.

Shengwang Du, član raziskovalne skupine, je spregovoril o novih dogodkih.

"Ta svetlobno induciran učinek je mogoče doseči z zelo šibko lasersko močjo," je dejal. »Ker ta učinek temelji na nelinearna kvantna interferenca, bi bilo mogoče naš sistem razširiti v kvantno nevronsko mrežo, ki bi lahko rešila težave, ki jih klasične metode ne morejo rešiti.

Da bi preizkusili svoj novi pristop, je ekipa ustvarila dvoslojno popolnoma povezano optično nevronsko mrežo. Omrežje ima 16 vhodov in dva izhoda. Nato so uporabili svoje vseoptično omrežje za razvrstitev faz reda in nereda statističnega modela magnetizma. Ugotovili so, da je popolnoma optična nevronska mreža prav tako natančna kot usposobljena računalniško podprta nevronska mreža.

Naslednji korak za raziskovalno skupino je razširitev tega na obsežne vseoptične globoke nevronske mreže. Ti imajo lahko zapleteno arhitekturo, ki je zasnovana za posebne aplikacije, kot je prepoznavanje slik. S tem lahko dokažejo, da ta sistem deluje v veliko večjih merilih.

"Čeprav je naše delo demonstracija dokaza načela, kaže, da bo v prihodnosti mogoče razviti optične različice umetne inteligence," je dejal Du.

"Naslednja generacija strojne opreme z umetno inteligenco bo sama po sebi veliko hitrejša in bo imela manjšo porabo energije v primerjavi z današnjo računalniško podprto umetno inteligenco," je dodal Liu.

Če želite videti več tovrstnega razvoja znanosti in tehnologije, Optično društvo (OSA) zagotavlja publikacije, srečanja in pobude za članstvo, raziskave in namenske vire. Imajo razvejano mrežo strokovnjakov s področja optike in fotonike. Organizacija podpira znanstvenike, inženirje, študente in poslovneže, odgovorne za znanstvena odkritja, aplikacije in aplikacije. Njihovo spletna stran ponuja različne novice in posodobitve raziskav.