科技日報北京7月30日電 據物理學家組織網近日報道, 美國國家標準與技術研究院 (NIST) 的研究人員研製出一種矽晶片, 它精準分發光訊號的能力, 為未來的神經網路研究提供了一種潛在設計方法.
人腦擁有數十億神經元 (神經細胞) , 每個神經元之間都存在著上千個連接點. 許多研究項目致力於製造人工神經網路電路來類比大腦, 但是, 像半導體電路這類傳統電子器件, 通常無法滿足正常運作的神經網路中極其複雜的線路需求.
NIST團隊建議使用光取代電流作為訊號媒介. 在解決複雜問題方面, 神經網路已展示出卓越的能力, 比如快速識別模式類型和精確分析數據等. 光的應用則將進一步加快訊號傳播速度, 並消除電荷幹擾.
NIST團隊物理學家傑夫·奇利斯說: '光的優點在於可進一步優化神經網路的性能, 使其能進行精確的科學性數據分析, 例如搜索類地行星以及用於量子資訊科學等, 並加速高智能無人駕駛汽車控制系統的開發研究. '
據報道, NIST設計的晶片通過兩層光子波導的垂直堆疊, 攻克了光訊號應用中的主要難題. 這種結構將光限制於狹小的路線中進行光訊號路由, 這很大程度上類似於採用電線路由電訊號. 這種三維設計使複雜的路由機製得以運行, 進而完成模仿神經系統運作過程的必要步驟.
研究人員表示, 雷射通過光纖傳輸到晶片中. 根據選定的光的強度以及分布模式, 晶片會將每個輸入路由到輸出組. 為評估輸出結果, 他們製作出輸出訊號的映像. 結果表明, 該種方法的最終輸出高度均勻, 誤差率低, 實現了精準的功率分布.
研究團隊表示, 他們真正做到了兩件事. 一是開始運用三維設計模型實現傳輸中更多的光學連接; 另外, 新型測量技術的成功開發使得光子系統中眾多設備的特性得以體現. 隨著人們對於光電子神經系統的大規模深入研究, 這兩種突破將會起到至關重要的作用.
總編輯圈點
神經網路已經是人工智慧界的當紅技術, 無論是映像識別, 人臉識別還是自然語言處理, 都要用到神經網路. 神經網路確實強大, 卻也恰恰因為它的強大, 對最底層晶片提出了新挑戰. 可以預見的是, 傳統晶片總有一天會無法負荷人工智慧時代提出的計算要求, 此時, '光' 閃亮登場, 被寄予厚望——用光路代替電路, 數據傳輸和處理速度能變得更快. 已有很多團隊在研發光學晶片, 不過, 成果一般都還處在實驗室階段, 走向工業化還要考慮成本, 一致性和穩定性等諸多因素.