`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Леонід Бараш

Полностью оптическая нейронная сеть для глубокого обучения

0 
 

Новый подход может позволить параллельные вычисления со светом.

Даже самые мощные компьютеры все еще не соответствуют человеческому мозгу, когда дело доходит до распознавания образов, управления рисками и других подобных сложных задач. Недавние достижения в области оптических нейронных сетей, однако, закрывают этот разрыв, моделируя реакцию нейронов в человеческом мозге.

В качестве ключевого шага к практическому внедрению крупномасштабных оптических нейронных сетей исследователи продемонстрировали первую в своем роде многослойную полностью оптическую искусственную нейронную сеть. Как правило, этот тип искусственного интеллекта может решать сложные проблемы, которые невозможны с традиционными вычислительными подходами. Однако современные конструкции требуют обширных вычислительных ресурсов, которые требуют много времени и энергии. По этой причине большой интерес представляет разработка практических оптических искусственных нейронных сетей, которые работают быстрее и потребляют меньше энергии, чем те, которые основаны на традиционных компьютерах.

Исследователи из Гонконгского университета науки и технологии подробно описывают свою двухслойную полностью оптическую нейронную сеть и успешно применяют ее к сложной задаче классификации.

«Наша полностью оптическая схема может обеспечить нейронную сеть, которая выполняет оптические параллельные вычисления со скоростью света, потребляя при этом мало энергии, - сказал Джунвэй Лю (Junwei Liu), член исследовательской группы. - Крупномасштабные полностью оптические нейронные сети могут быть использованы для приложений от распознавания изображений до научных исследований».

В обычных гибридных оптических нейронных сетях оптические компоненты обычно используются для линейных операций, в то время как нелинейные функции активации - функции, которые имитируют реакцию нейронов в человеческом мозге, - обычно реализуются электронным способом, поскольку для нелинейной оптики обычно требуются мощные лазеры, которые сложно реализовать в оптической нейронной сети.

Чтобы преодолеть эту проблему, исследователи использовали холодные атомы с электромагнитно-индуцированной прозрачностью для выполнения нелинейных функций. «Этот эффект, вызванный светом, может быть достигнут при очень слабой мощности лазера, - сказал Шенван Ду (Shengwang Du), член исследовательской группы. - Поскольку этот эффект основан на нелинейных квантовых помехах, то можно расширить нашу систему в квантовую нейронную сеть, которая могла бы решать проблемы, которые невозможно решить классическими методами».

Чтобы подтвердить возможности и осуществимость нового подхода, исследователи построили двухслойную полностью связную оптическую нейронную сеть с 16 входами и двумя выходами. Исследователи использовали свою полностью оптическую сеть для классификации фаз порядка и беспорядка модели Изинга, статистической модели магнетизма. Результаты показали, что полностью оптическая нейронная сеть была такой же точной, как хорошо обученная компьютерная нейронная сеть.

Исследователи планируют расширить полностью оптический подход для крупномасштабных полностью оптических глубоких нейронных сетей со сложной архитектурой, разработанной для конкретных практических приложений, таких как распознавание образов. Это поможет продемонстрировать, что схема работает в 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 аппаратных средств ИИ будет по сути намного быстрее и будет демонстрировать более низкое энергопотребление по сравнению с современным компьютерным искусственным интеллектом», - добавил Лю.

Полностью оптическая нейронная сеть для глубокого обучения

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT