El nuevo chip de silicio puede separar con precisión la señal de iluminación

Se espera que la red neuronal para satisfacer las necesidades de las líneas complejas

Ciencia y Tecnología de Beijing Daily 30 de julio de acuerdo con la red de la organización físico informaron recientemente que el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) los investigadores han desarrollado un chip de silicio, es precisamente la capacidad de dividir la señal de luminiscencia para el futuro de la red neuronal La investigación proporciona un posible método de diseño.

El cerebro humano tiene mil millones de neuronas (células nerviosas), existe cada neurona entre miles de yuanes un punto de conexión. Muchos proyectos de investigación dedicados a la fabricación de circuitos de red neuronal artificial para simular el cerebro, pero, al igual que el circuito de semiconductores tales tradicional dispositivos, a menudo no pueden cumplir con el normal funcionamiento de la red neuronal es extremadamente complejos requisitos de cableado.

El equipo de NIST recomienda usar luz para reemplazar la corriente como medio de señal. Las redes neuronales han demostrado capacidades superiores para resolver problemas complejos, como identificar rápidamente los tipos de patrones y analizar datos con precisión. Las aplicaciones ligeras acelerarán aún más la propagación de la señal y eliminarán Interferencia de carga

El físico del equipo NIST Jeff Chilis dijo: "La ventaja de la luz es que puede optimizar aún más el rendimiento de la red neuronal, lo que le permite realizar un análisis de datos científicos precisos, como la búsqueda de planetas terrestres y la ciencia de la información cuántica. Y acelerar el desarrollo de sistemas de control de vehículos sin conductor de alta inteligencia ".

Según los informes, los chips diseñados por NIST a través del apilamiento vertical de dos capas de guías de onda fotónicas superan el principal problema en la aplicación de señales ópticas. Esta estructura limita la luz a una ruta estrecha para el enrutamiento de señales ópticas, que es en gran medida análoga a la adopción Señales eléctricas de enrutamiento de cables Este diseño tridimensional permite el funcionamiento de mecanismos de enrutamiento complejos, completando los pasos necesarios para imitar los procesos operativos del sistema nervioso.

Los investigadores dijeron que el láser se transmite a través de la fibra al chip. Dependiendo de la intensidad y el patrón de distribución de la luz seleccionada, el chip enruta cada entrada al grupo de salida. Para evaluar la salida, producen una imagen de la señal de salida. Los resultados muestran que El resultado final de este método es muy uniforme y la tasa de error es baja, lo que permite una distribución de potencia precisa.

El equipo de investigación, dijo que en realidad hacen dos cosas primero, comenzó a usar el modelo tridimensional del diseño para lograr una mayor conexión óptica de transmisión; .. Por otra parte, el desarrollo exitoso de la nueva técnica de medición permite que muchos dispositivos del sistema característico de fotones se realiza como personas a gran escala de un estudio en profundidad del sistema nervioso optoelectrónico, estos dos avances jugarán un papel crucial.

Editor en jefe de punctuate

Las redes neuronales ya son tecnologías populares en el campo de la inteligencia artificial. Ya se trate de reconocimiento de imágenes, reconocimiento facial o procesamiento del lenguaje natural, se utilizan redes neuronales. Las redes neuronales son realmente potentes, pero precisamente por su poder se proponen los chips de nivel más bajo. Nuevos desafíos. Es previsible que los chips tradicionales algún día no puedan cargar los requisitos computacionales propuestos por la era de la inteligencia artificial. En este momento, el debut "ligero" es muy esperado, utilizando circuitos ópticos en lugar de circuitos, transmisión de datos y velocidad de procesamiento. Se ha vuelto más rápido. Muchos equipos ya están desarrollando chips ópticos, sin embargo, los resultados generalmente aún están en la etapa de laboratorio. Hacia la industrialización, se deben considerar factores como el costo, la consistencia y la estabilidad.

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