Skip to main content
RSS

Новая нейронная сеть с лучами света вместо нейронов

Искусственные нейронные сети, как известно, создавались по типу нейронных связей в человеческом мозге, и на данный момент именно они показали фантастические результаты в обнаружении и распознавании лиц, и даже предсказание сердечных приступов. Но большинство компьютеров не могут эффективно работать с таким типом сетей. Команда инженеров из Технологического института Массачусетса разработала компьютерный чип, который имитирует нейроны с помощью лучей света. Такие «оптические нейронные сети» могут сделать любое применение глубокого обучения во много раз быстрее и эффективнее.

«Это уже работает блестяще, но, я думаю, главное – ещё впереди», - считает Даниэль Бруннер, физик из FEMTO-ST Institute, Безансон, Франция, который не принимал участия в разработке.

Несколько десятилетий назад физики поняли, что использование света может в разы улучшить некоторые технологии, в том числе и нейронные сети. Все потому, что световые волны могут перемещаться и взаимодействовать параллельно, позволяя выполнять множество функций одновременно. Учёные использовали различное оптическое оборудование для создания простых нейронных сетей, но для таких установок требовался стол, полный различных зеркалов и объективов. В итоге, учёные признали фотонную обработку непрактичной.

А теперь исследователи смогли сконцентрировать большую часть этого оборудования на микрочипе все в несколько миллиметров в поперечном разрезе.

Чип сделан из кремния, и он имитирует сети из 16 нейронов в четырёх слоях. Данные на чип поступают в виде лазерного луча, разделённого на 4. Яркость каждого входящего числа означает число или часть информации, а яркость выходящего – «решение» после обработки информации. Между тем, лучи могут пересекаться и усиливать или ослаблять индивидуальную интенсивность каждого. Как раз эти «пересечения» имитируют то, как сигнал, идущий от одного нейрона к другому, может усиливаться или ослабляться.

После, исследователи, протестировали свою оптическую нейронную сеть на реальной задаче: распознавание гласных звуков. В обучающем наборе было 90 записей людей, произносивших 4 гласных звука. Обычная сеть (также состоящая из 16 «нейронов») справилась с задачей в 92% случаев, новая сеть показало удивительно близкий результат – 77% (плюс данные были получены быстрее). В будущем разработчики будут совершенствовать изобретение.

 

 

 

 

#Нейронная_сеть   #Фотонная_обработка  
20 Июня 2017 г.