Даже самые мощные компьютеры по-прежнему не подходит для человеческого мозга, когда дело доходит до распознавания образов, управления рисками, и другие, не менее сложные задачи. Последние достижения в области оптических нейронных сетей, однако, преодоление этого разрыва путем имитации пути нейроны отвечают в человеческом мозге.
По ключевым шагом к созданию крупномасштабных оптических нейронных сетей практично, ученые продемонстрировали первый в своем роде многослойных оптических искусственных нейронных сетей. Как правило, этот тип искусственного интеллекта смогут решать сложные задачи, которые невозможно с использованием традиционных вычислительных подходов, но текущие проекты требуют больших вычислительных ресурсов, которые являются трудоемкими и энергоемкими. По этой причине существует огромный интерес разработки практических оптических искусственных нейронных сетей, которые работают быстрее и потребляют меньше энергии, чем те, которые основаны на традиционных компьютерах.
В оптики, оптическое общество журнал для высокоэффективных исследований, исследователи из Гонконгского университета науки и технологий, подробно Гонконг их два-слой все-оптической нейронной сети и успешно применять его в комплексе задач классификации.
«Наши все-оптическая схема может позволить нейронной сети, которая выполняет оптический параллельные вычисления со скоростью света, потребляя при этом мало энергии», — сказал Junwei Лю, член исследовательской группы. «Масштабное, все-оптических нейронных сетей может быть использован для приложений, начиная от распознавания образов для научных исследований».
Строим все-оптической сети
В обычных гибридных оптические нейронные сети, оптические компоненты обычно используются для линейных операций при нелинейных активационных функций — функции, имитации нейронов в головном мозге человека реагирует на…, как правило, осуществляется в электронном виде, потому что нелинейная оптика, как правило, требуют мощных лазеров, которые трудно реализовать в оптической нейронной сети.
Чтобы преодолеть эту проблему, исследователи использовали холодных атомов с электромагнитно-индуцированной прозрачности для выполнения нелинейных функций. «Этот свет-индуцированной эффект может быть достигнут при очень слабой мощности лазера», — сказал Shengwang Дю, член исследовательской группы. «Потому что этот эффект основан на нелинейной квантовой интерференции, возможно, расширить наши системы в квантовой нейронной сети, которая могла бы решить проблемы, неразрешимые с помощью классических методов.»
Для подтверждения возможности и технико-экономического обоснования нового подхода, исследователи построили два слоя полностью подключены все оптические нейронные сети с 16 входами и двумя выходами. Исследователи использовали их все-оптической сети для классификации порядок и этапы расстройства модели Изинга, статистическая модель магнетизма. Результаты показали, что все-оптической нейронной сети был, как точно, как хорошо обученный компьютер на основе нейронной сети.
Оптические нейронные сети в более крупных масштабах
Исследователи планируют расширить все-оптический подход к крупномасштабному все-оптических глубоких нейронных сетей со сложной структурой, предназначенные для конкретных практических приложений, таких как распознавание образов. Это поможет продемонстрировать, что схема работает в больших масштабах.
«Хотя наша работа-это доказательство принципа демонстрации, это показывает, что он может стать возможным в будущем для создания оптических версий искусственного интеллекта», — сказала Дю. «Следующее поколение искусственного интеллекта скобяными будет внутренне гораздо быстрее и обладают низким энергопотреблением по сравнению с современными компьютерными искусственный интеллект», — добавил Лю.
Ответить
Хотите присоединиться к обсуждению?Не стесняйтесь вносить свой вклад!