Появился фотонный чип, который позволяет обучать ИИ и роботов без электронных вычислений??? |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-03-10 23:29 И вновь Китай на острие прогресса. Физики и программисты Сианьского университета создали фотонные чипы, позволяющие ИИ и дроидам обучаться с помощью света, минуя электронные преобразования. Новая квантовая кибертехнология основана на фотонных спайковых нейросетях, имитирующих световые импульсы биологических нейронов у животных и нас, людей. Это открытие может найти применение в автономных автомобилях и робототехнике. Ранее фотонные системы могли выполнять только линейные вычисления, а для нелинейных операций требовалось преобразование сигнала в электронный формат. Этот процесс замедлял работу и снижал энергоэффективность фотоники. Специалисты из Сианьского университета преодолели это ограничение. Новая платформа выполняет линейные и нелинейные вычисления в оптическом домене без преобразования сигнала. Она состоит из двух чипов: 16-канального фотонного нейроморфного процессора и лазерной решетки с насыщающимся поглотителем, создающей нелинейные оптические спайки. Исследователи проверили систему на задачах обучения с подкреплением. Нейронная модель сначала обучалась в ПО, затем чипы выполняли аппаратное обучение и обработку, а результаты корректировались в программе для учета аппаратных вариаций. Разница в точности между аппаратным и программным решениями составила всего 1,5-2%. Система показала высокую производительность: линейные вычисления достигали 1,39 тераопераций в секунду на ватт, а нелинейные — почти 988 гигаопераций в секунду на ватт. При этом задержка на чипе составила всего 320 пикосекунд. Разработка может быть полезна в областях, требующих быстрого обучения и низкого энергопотребления. В будущем она может заменить электронные процессоры в интеллектуальных машинах, таких как адаптивные роботы и автономные транспортные средства. В перспективе команда планирует создать 128-канальный фотонный нейрочип для более сложных задач и компактные гибридные фотонные системы для обработки данных на периферии. И вновь желаем всем доброй(а кому и продуктивной) ночи! Источник: vk.com Комментарии: |
|