과학 기술 일보 베이징 년 7 월 (30)는, 물리학 조직의 네트워크에 따라 최근 연구진은 실리콘 칩을 개발 한 표준 기술의 미국 국립 연구소 (NIST)가 정확하게 신경 네트워크의 미래를위한 발광 신호를 분할 할 수있는 능력이라고보고 연구는 잠재적 인 설계 방법을 제공합니다.
인간의 뇌는 수십억 개의 뉴런 (신경 세포)을 가지고 있으며 각 뉴런 사이에는 수천 개의 접합점이 있습니다. 많은 연구 프로젝트는 뇌를 시뮬레이션하기 위해 인공 신경망 회로를 만드는 데 전념했지만, 반도체 회로 전자 장치. 제대로 작동하는 신경망의 매우 복잡한 회선 요구 사항을 충족시키지 못하는 경우가 많습니다.
NIST 팀은 빛을 사용하여 전류를 신호 매체로 대체 할 것을 권장합니다. 신경망은 패턴 유형을 신속하게 식별하고 데이터를 정확하게 분석하는 등 복잡한 문제를 해결하는 데 탁월한 역량을 보여주었습니다. 충전 방해.
NIST 팀 물리학자인 Jeff Chilis는 다음과 같이 말했다. "빛의 장점은 신경망의 성능을 더욱 최적화하여 지구 행성 검색 및 양자 정보 과학과 같은 정확한 과학 데이터 분석을 수행 할 수 있다는 것입니다. 또한 지능형 무인 차량 제어 시스템의 개발을 가속화합니다. '
보고서에 따르면 NIST는 2 층의 광 도파관을 수직으로 쌓아서 칩을 설계했으며 광 신호의 적용에있어서 주요 문제점을 극복했습니다.이 구조는 광 신호 라우팅을위한 좁은 경로로 빛을 제한하며 이는 채택과 대체로 유사합니다 와이어 라우팅 전기 신호 :이 3 차원 설계는 복잡한 라우팅 메커니즘을 작동시켜 신경계의 작동 과정을 모방하는 데 필요한 단계를 완료합니다.
연구자들은 레이저가 광섬유를 통해 칩으로 전송된다고 말하면서, 선택된 빛의 강도와 분포 패턴에 따라 칩은 각 입력을 출력 그룹으로 라우팅합니다. 출력을 평가하기 위해 출력 신호의 이미지를 생성합니다. 이 방법의 최종 출력은 매우 균일하며 오류율은 낮아서 정확한 전력 분배를 달성합니다.
연구팀은 실제로 두 가지 작업을 수행했다. 첫째, 3D 디자인 모델을 사용하여 전송에서 더 많은 광 연결을 달성하고, 또한 새로운 측정 기술을 성공적으로 개발함으로써 광학 서브 시스템의 많은 장치의 특성을 반영 할 수있게되었다. 광전자 신경계에 대한 심층적 인 연구를 위해,이 두 가지 돌파구가 결정적인 역할을 할 것입니다.
편집장
신경망은 인공 지능 분야에서 이미 널리 알려진 기술로, 이미지 인식이든 얼굴 인식이든 자연 언어 처리이든 상관없이 신경망이 사용됩니다. 신경망은 실제로 강력하지만 그 힘으로 인해 가장 낮은 수준의 칩이 제안됩니다. 새로운 도전 과제 : 인공 칩을 사용하여 기존의 칩이 인공 지능 시대의 계산 요구 사항을 충족시키지 못할 것으로 예상되는데, 현재 회로, 데이터 전송 및 처리 속도 대신 광 회로를 사용하여 '밝은'데뷔를 기대합니다. 많은 팀이 이미 광학 칩을 개발하고 있지만, 결과는 일반적으로 실험 단계에 있으며, 산업화에 따라 비용, 일관성 및 안정성과 같은 요소를 고려해야합니다.