В миллиард раз быстрее: лазерные нейроны «зажигают» будущее искусственного интеллекта

Разработанный нейрон воспроизводит функции и динамику биологического нейрона, обрабатывая сигналы со скоростью 10 гигабод — это скорость, которая в миллиард раз превышает скорость биологических нейронов. Это открытие может стать прорывом в развитии AI и передовых вычислительных систем.

Биологические нейроны бывают разных типов, включая градуированные, которые обрабатывают информацию через непрерывные изменения мембранного потенциала, и пикирующие, использующие двоичные сигналы. Новый лазерный нейрон преодолевает ограничения скорости современных фотонных нейронов и имеет потенциал для еще более быстрой работы.

Чаоран Хуан из Китайского университета Гонконга, руководитель исследовательской группы, заявил, что их инновация демонстрирует высокую производительность в задачах AI, таких как распознавание образов и предсказание последовательностей, благодаря своей нейроноподобной динамике и быстрой обработке.

В статье, опубликованной в журнале Optica, исследователи описывают, как их лазерный нейрон на основе чипа может обрабатывать данные со скоростью 10 гигабод, что позволяет анализировать 100 миллионов сердечных ударов или 34,7 миллиона рукописных изображений за секунду. Это может ускорить принятие решений в критически важных приложениях AI, сохраняя при этом высокую точность.

Искусственные нейроны на основе лазеров, способные реагировать на входные сигналы, как биологические нейроны, изучаются как способ улучшения вычислительных систем благодаря их высокой скорости обработки и низкому энергопотреблению. Однако большинство из них до сих пор представляли собой фотонные импульсные нейроны с ограниченной скоростью отклика.

Исследователи преодолели это ограничение, вводя радиочастотные сигналы в лазерную секцию насыщаемого поглощения, избегая задержек. Они также разработали высокоскоростные радиочастотные панели, создавая более быструю и энергоэффективную систему.

С уникальными возможностями обработки и запоминания, один лазерный нейрон может функционировать как небольшая нейронная сеть, выполняя задачи машинного обучения с высокой производительностью. Исследователи использовали его для создания резервуарной вычислительной системы, демонстрирующей превосходное распознавание образов и предсказание последовательностей в приложениях AI.

В будущем команда планирует повысить скорость обработки данных и развивать архитектуру глубоких вычислений, включающую каскадные лазерные нейроны, чтобы еще больше раскрыть их потенциал.

Источник