Создана первая в мире фотонная нейронная сеть |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-11-21 18:53 В Принстонском университете разработали первую в мире фотонную нейронную сеть. Ученые представили интегральную микросхему из кремния — фотонный нейроморфный чип, способный проводить вычисления на сверхскоростях. Оптические компьютеры давно считаются вычислительными машинами будущего: диапазон обрабатываемых частот у фотонов значительно выше, чем у электронов, поэтому они обрабатывают данные гораздо быстрее. Однако стоимость таких устройств всегда была недопустимо велика. Нейронные сети открыли фотонике новые возможности. Первым шагом в этом направлении стала разработка оптического устройства, где у каждого узла такая же частотная характеристика, как у нейрона. Эти узлы представляют собой миниатюрные круглые волноводы, вырезанные на кремниевой подложке, где циркулирует свет. Тот же свет выступает сигналом на вводе для лазера и регулирует его выходную мощность. Важно, что каждый узел системы настроен на конкретную длину волны (эта техника называется волновым мультиплексированием). Затем сигнал лазера снова попадает в узлы, что создает нелинейную систему обратной связи. Ученые измерили выходной сигнал и выяснили, что математически он эквивалентен непрерывно-временной рекуррентной нейронной сети. Важность этого результата в том, что новое устройство уже может пользоваться множеством программных средств, созданных для такого рода нейронных сетей. На примере сети из 49 фотонных узлов исследователи эмулировали одно дифференциальное уравнение и показали, что фотонная нейронная сеть справляется с заданием примерно на три порядка быстрее, чем обычный центральный процессор. Препринт - arxiv.org/abs/1611.02272 Комментарии: |
|