Ученые разработали нейронную сеть, которая может распознавать объекты со скоростью света

Новости науки: дифракционные оптические нейронные сети, сделанные с помощью трехмерной печати, выполняет распознавание объектов буквально со скоростью света.

Искусственные нейронные сети в настоящее время используются в технологии искусственного интеллекта и предназначены для решения тяжелых вычислительных задач, таких как распознавание объектов на изображениях, например, связаны с большими высокопроизводительных вычислительных систем или специализированных нейроморфных процессоров, которые основаны на принципах функционирования головного мозга. Однако, исследователи из Университета Калифорнии-Лос-Анджелеса нашли новый способ реализации искусственной нейронной сети, используя свет, проходящий через серию специальных дифракционной пластины, выполненные с помощью технологии трехмерной печати. Естественно, что такая нейронная сеть буквально работает на скорости света, и для своей работы требует не так большое количество энергии.

Традиционно, технологии, лежащие в основе машинного обучения и самообучения реализуются на основе нейронных сетей, которые создаются программно в недрах достаточно мощные компьютеры. И некоторые из наиболее успешных реализаций этих технологий не может сравниться, а иногда и превосходят людей в скорости и качестве работы. Однако, такой подход к реализации нейронных сетей имеет ряд недостатков, главным из которых является необходимость использования большого количества ресурсов компьютерных технологий и, как следствие, достаточно большое количество потребляемой во время работы энергии.

Чтобы решить эту проблему, группа, возглавляемая д-ром Адханом "Оксана" находятся (доктор Айдоган Озкан), решил отказаться от электронов в пользу фотонов света. И результатом их труда стала всем-оптической дифракционной глубокие нейронные сети (дифракционная глубокие нейронные сети, D2NN). Эта сеть использует пластины из прозрачного материала, напечатанного на трехмерном принтере. Пространство каждой пластинки разделена на тысячи три мерных "точек", отражая и преломляя и пропуская через них свет строго заданным образом. Лучи света, обрабатывается каждый пиксель, формируются в дифракционную картину, Образ, который проходит через очередную плиту. Такой подход позволяет нам выполнять многоступенчатую обработку данных, которые заключены в потоке света, падающего на первый лист, и самое интересное, что для обработки данных не требует дополнительной энергии, кроме той, которая уже содержащихся во входном потоке света.

Появление дифракции плиты нейронной сети чем-то похожи на позолоченные пластины от обычного автомобильного аккумулятора. Несмотря на необычный внешний вид такого нейронной сети, работает буквально со скоростью света, справляется с такими задачами, как анализ изображений, обнаружения и классификации объектов и т. д. И в будущем, то такая нейронная сеть миниатюризации может быть даже встроенными камерами для смартфонов, где они будут выполнять какие-то определенные задачи, что позволяет идентифицировать объекты на лету и обеспечивают изображения, соответствующие ключевые слова, к примеру.

"Самое интересное заключается в том, что нейронная сеть состоит исключительно из пассивных компонентов, которые могут быть изготовлены слой за слоем", - говорит д-р Озкан, - "эти слои связаны друг с другом посредством дифракции явления и в результате, мы имеем полностью оптическую систему, способны выполнять вычислительные задачи со скоростью света".

Созданные учеными, дифракция нейронной сети является лишь доказательством эффективности заложенных в ней идей и решений. Впрочем, внешний вид это уже открывает много новых и уникальных возможностей для технология машинного углубленного преподавания и обучения следующего поколения.

Категория: Новости