Исследователи из американского Национального института Стандартов и Технологий (National Institute of Standards and Technology, NIST) создали первый в своем роде кремниевый чип, содержащий искусственную нейронную сеть, работающую на принципах функционирования головного мозга человека. Но главным отличием нового чипа от других подобных чипов является то, что вместо электрических сигналов в нем используются оптические сигналы, что, в свою очередь, позволяет нейронной сети функционировать буквально со скоростью света.

Нейронные сети различных типов уже используются для решения весьма сложных задач, таких, как распознавание звуков, объектов на изображениях, анализ потоков входных данных и т.п. Однако, производительность нейронных сетей ограничена быстродействием используемых электронных компонентов, транзисторов, в данном случае. Использование же света в качестве носителя информации позволяет обойти указанные ограничения.

Разработчикам оптической нейронной сети удалось успешно решить главную проблему, связанную с использованием световых сигналов. Решением этой проблемы стали два наложенные друг на друга слоя фотонных волноводов, структур, которые позволяют проходить свету лишь по тонким каналам, направленным к оптическим логическим элементам. Эти волноводы являются аналогом электрических проводников, по которым распространяются электрические сигналы в традиционных полупроводниковых чипах.

Существующая структура из двух слоев волноводов может быть без проблем дополнена и расширена дополнительными слоями, что позволит создавать более сложные нейронные сети, обладающие расширенной функциональностью. Сейчас два слоя волноводов формируют оптическую сеть с 10 входами, каждый из которых способен принимать отдельный поток данных, при этом, каждый вход заканчивается оптическим аналогом нейрона, общее количество которых составляет одну сотню. Результаты обработки входных данных подаются наружу через 10 выходных портов, также связанных с отдельными оптическими нейронами.



Волноводы, установленные на кремниевой подложке, изготовлены из нитрида кремния и имеют размеры 800 нанометров в ширину и 400 нанометров в толщину. Разработанное исследователями программное обеспечение позволяет произвести автоматическое направление сигналов по нужным путям в схеме и регулировку уровней взаимосвязей между отдельными нейронами.

Модулированный соответствующим образом лазерный свет подается в чип через оптическое волокно. Так же, через оптическое волокно из чипа извлекаются результаты его работы. Для проверки работоспособности оптической нейронной сети исследователи использовали специальные датчики и быстродействующие преобразователи, превращающие в цифровую форму входные и выходные оптические сигналы. Этот метод, имеющий достаточно высокую точность, показал, что оптическая нейронная сеть выдает однородные результаты, содержащие очень малое количество ошибок.

"Создавая новый чип, мы реализовали сразу две вещи" - пишут исследователи, - "Мы использовали третье пространственное измерение для реализации возможности оптического соединения отдельных узлов и разработали новую методику измерений, позволяющую быстро и точно получить характеристики фотонной вычислительной системы. Эти две вещи имеют огромное значение из-за того, что мы начинаем приближаться к моменту создания первых крупномасштабных оптоэлектронных нейроморфных вычислительных систем".



Ключевые слова:
Нейроморфный, Чип, Кремний, Волновод, Фотон, Свет, Искусственная, Оптическая, Нейронная, Сеть

Первоисточник

Другие новости по теме:

Оптические нейронные сети - основа сверхбыстрых и сверхмощных систем искусственного интеллекта

Создана самая большая нейронная сеть, предназначенная для реализации технологий искусственного интеллекта

Компания Google создает нейронную сеть, моделирующую работу головного мозга.

Создана компьютерная нейронная сеть, возможности которой сравнимы с возможностями приматов в области распознавания визуальных образов

Компания Syntiant нашла путь к объединению мира искусственного интеллекта и аналоговой электроники

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.