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2024-12-23 05:34:00
中国の科学者は、前例のない速度で動作するレーザーベースの人工ニューロンを開発し、人工知能アプリケーションに革命を起こす可能性があります。香港中文大学のChaoran Huang氏率いる研究チームは、研究結果を学術誌「Optica」に発表した。
新しく開発された「レーザーグレード」ニューロンは、天然ニューロンの約10億倍である10 GBaudの速度でデータを処理します。このブレークスルーは、超高速のデータ処理速度と低エネルギー消費により、AI システムと高度なコンピューティングの大幅な進歩につながる可能性があります。
「当社のレーザーグレーデッドニューロンは、スパイキングニューロンの現在のフォトニックバージョンの速度制限を超えており、さらに高速に動作する可能性があります」とフアン氏は語った。 サイエンス・デイリー紙の報道によると。レーザー ニューロンは、生物学的段階的ニューロンの機能、ダイナミクス、情報処理をエミュレートし、優れた速度と精度を提供します。
研究チームは、開発されたレーザーニューロンを使用してリザーバーコンピューティングシステムを作成し、パターン認識や配列予測などのAIタスクで優れたパフォーマンスを実証しました。このシステムは 98.4% の精度で不整脈を検出し、1 秒あたり 1 億心拍を処理しました。
La Stampa によれば、「強力な記憶効果と優れた情報処理能力により、単一のレーザー グレーディング ニューロンは小さなニューラル ネットワークのように動作できます」と Huang 氏は述べています。[これは、複雑な接続がなくても、単一のレーザーグレーディングニューロンでマシンの実行が可能であることを意味します。高いパフォーマンスの学習タスク。[Thismeansthatevenwithoutcomplexconnectionsasinglelasergradedneuroncanperformmachinelearningtaskswithhighperformance
これまでに開発されたレーザーベースの人工ニューロンのほとんどはスパイク光子ニューロンであり、応答速度に制限があり、情報損失が発生する可能性があり、追加のレーザー源と変調器が必要です。新しいレーザー グレーデッド ニューロンは、非常に高速なレーザー光パルスを使用して信号を正確かつ連続的に処理し、グレーデッド ニューロンの動作をシミュレートすることで、これらの制限を克服します。
より高速な性能を達成するために、研究者らは量子ドットレーザーの可飽和吸収セクションに高周波信号を注入し、フォトニックスパイクニューロンの応答速度を制限する遅延を回避できるようにした。彼らは、可飽和吸収セクション用の高速高周波パッドを設計し、より高速で、よりシンプルで、よりエネルギー効率の高いシステムを可能にしました。
「したがって、複雑な接続を追加することなく、単一のレーザー グレーディング ニューロンでも、高いパフォーマンスで機械学習タスクを実行できます」と、Scienze Notizie が報じたように、Huang 氏は説明しました。ニューロンのような非線形ダイナミクスと高速な処理速度により、レーザー グレーデッド ニューロンは高速リザーバー コンピューティングのサポートに最適であり、人工知能アプリケーションでより効果的に使用できます。
リザーバー コンピューティング システムは、その高速データ処理能力により、画像分類などのタスクで優れた成功を収めました。さまざまな AI アプリケーションにわたって優れたパターン認識とシーケンス予測を示します。
La の報道によると、「当社のテクノロジーを、データをソースの近くで処理するエッジ コンピューティング デバイスに統合することで、将来、エネルギー消費を削減しながら現実世界のアプリケーションに適切に対応できる、より高速でスマートな AI システムが可能になると期待しています」と Huang 氏は付け加えました。ラゾン。
生物学的ニューロンは 2 つの基本的なタイプに分類されます。1 つは微妙で正確な信号処理を行うための膜電位の連続変化を通じて情報をコード化する段階的ニューロン、もう 1 つは全か無かの活動電位を使用して情報を伝達し、よりバイナリ形式の情報を生成するスパイキング ニューロンです。コミュニケーション。レーザー グレーデッド ニューロンは、グレーデッド ニューロンの動作をシミュレートし、優れた速度と精度を提供します。
#中国の大学がレーザーニューロン処理データを10億回公開