Selon un récent rapport du réseau des organisations de physiciens, les chercheurs de l'Institut national des normes et de la technologie (NIST) ont développé une puce de silicium qui sépare avec précision la capacité d'émettre des signaux pour les futurs réseaux de neurones. La recherche fournit une méthode de conception potentielle.
Le cerveau humain a des milliards de neurones (cellules neuronales) et des milliers de jonctions entre chaque neurone.De nombreux projets de recherche sont consacrés à la fabrication de circuits de réseau neuronal artificiel pour simuler le cerveau, mais des traditions comme les circuits semi-conducteurs Dispositifs électroniques, souvent incapables de répondre aux exigences de ligne extrêmement complexes d'un réseau de neurones fonctionnant correctement.
L'équipe du NIST recommande l'utilisation de la lumière pour remplacer le courant comme moyen de signal Les réseaux neuronaux ont montré des capacités supérieures pour résoudre des problèmes complexes, tels que l'identification rapide des types de motifs et l'analyse précise des données. Interférence de charge.
Le physicien de l'équipe du NIST, Jeff Chilis, a déclaré: «L'avantage de la lumière est qu'elle peut optimiser les performances du réseau neuronal, lui permettant d'effectuer des analyses de données scientifiques précises telles que la recherche de planètes telluriques et la science quantique. Et accélérer le développement de systèmes de contrôle de véhicule sans conducteur hautement intelligents.
Selon les rapports, NIST a conçu des puces à travers l'empilement vertical de deux couches de guides d'ondes photoniques, surmontant le principal problème dans l'application de signaux optiques.Cette structure limite la lumière à une voie étroite pour le routage du signal optique, qui est largement analogue à l'adoption Signaux électriques d'acheminement des fils Cette conception tridimensionnelle permet de faire fonctionner des mécanismes d'acheminement complexes, en accomplissant les étapes nécessaires pour imiter les processus opérationnels du système nerveux.
Les chercheurs ont indiqué que le laser est transmis à la puce par la fibre et que, selon l'intensité et le mode de distribution de la lumière sélectionnée, la puce achemine chaque entrée vers le groupe de sortie, elle produit une image du signal de sortie. La sortie finale de cette méthode est très uniforme et le taux d'erreur est faible, ce qui permet une répartition précise de la puissance.
L'équipe de recherche a dit qu'ils ont vraiment fait deux choses: premièrement, l'utilisation de modèles de conception 3D pour obtenir plus de connexions optiques dans la transmission, En outre, le développement réussi d'une nouvelle technologie de mesure permet de refléter les caractéristiques de nombreux dispositifs du sous-système optique. Pour l'étude en profondeur à grande échelle du système nerveux photoélectronique, ces deux percées joueront un rôle crucial.
Rédacteur en chef
Les réseaux de neurones sont déjà des technologies populaires dans le domaine de l'intelligence artificielle, que ce soit la reconnaissance d'image, la reconnaissance faciale ou le traitement du langage naturel, les réseaux de neurones sont puissants, mais justement à cause de leur puissance. De nouveaux défis Il est prévisible que les puces traditionnelles ne parviendront plus à répondre aux exigences de calcul de l'ère de l'intelligence artificielle: les débuts «légers» sont très attendus: circuits optiques, transmission de données et vitesse de traitement. Il est devenu plus rapide: de nombreuses équipes développent déjà des puces optiques, mais les résultats sont généralement encore au stade du laboratoire et il faut envisager des facteurs tels que le coût, la cohérence et la stabilité.