Искусственный нейрон на основе лазера молниеносно имитирует функции нервных клеток

Исследователи разработали искусственный нейрон на основе лазера, который полностью имитирует функции, динамику и обработку информации биологического градуированного нейрона. Со скоростью обработки сигнала 10 Гбод — в миллиард раз быстрее, чем его биологические аналоги — новый лазерный градуированный нейрон может привести к прорывам в таких областях, как искусственный интеллект и другие типы передовых вычислений.
Тело содержит различные типы нервных клеток, включая градуированные нейроны, которые кодируют информацию посредством непрерывных изменений мембранного потенциала, что позволяет осуществлять тонкую и точную обработку сигнала. Напротив, биологические импульсные нейроны передают информацию с помощью потенциалов действия «все или ничего», создавая более бинарную форму коммуникации.
«Наш лазерный градуированный нейрон преодолевает ограничения скорости текущих фотонных версий спайковых нейронов и имеет потенциал для ещё более быстрой работы», — сказал руководитель исследовательской группы Чаоран Хуан из Китайского университета Гонконга. «Используя его нейроноподобную нелинейную динамику и быструю обработку, мы построили систему резервуарных вычислений, которая демонстрирует исключительную производительность в задачах ИИ, таких как распознавание образов и прогнозирование последовательностей».
В журнале Optica исследователи сообщают , что их основанный на чипе квантово-точечный лазерный нейрон может достигать скорости обработки сигнала 10 Гбод. Они использовали эту скорость для обработки данных 100 миллионов сердечных сокращений или 34,7 миллионов рукописных цифровых изображений всего за одну секунду.
«Наша технология может ускорить принятие решений ИИ в критических по времени приложениях, сохраняя при этом высокую точность», — сказал Хуан. «Мы надеемся, что интеграция нашей технологии в периферийные вычислительные устройства, которые обрабатывают данные вблизи их источника, будет способствовать созданию более быстрых и интеллектуальных систем ИИ, которые лучше обслуживают реальные приложения с меньшим потреблением энергии в будущем».
Более быстрые лазерные нейроны
Искусственные нейроны на основе лазеров, которые могут реагировать на входные сигналы способом, имитирующим поведение биологических нейронов, изучаются как способ значительного улучшения вычислений благодаря их сверхбыстрой скорости обработки данных и низкому потреблению энергии. Однако большинство разработанных до сих пор нейронов были фотонными импульсными нейронами. Эти искусственные нейроны имеют ограниченную скорость реакции, могут страдать от потери информации и требуют дополнительных лазерных источников и модуляторов.
Ограничение скорости фотонных импульсных нейронов обусловлено тем, что они обычно работают, вводя входные импульсы в секцию усиления лазера. Это вызывает задержку, которая ограничивает скорость реакции нейрона.
Для лазерного нейрона исследователи использовали другой подход, вводя радиочастотные сигналы в секцию насыщаемого поглощения квантового точечного лазера, что позволяет избежать этой задержки. Они также разработали высокоскоростные радиочастотные прокладки для секции насыщаемого поглощения, чтобы создать более быструю, простую и энергоэффективную систему.
«Благодаря мощным эффектам памяти и превосходным возможностям обработки информации один нейрон с лазерной градацией может вести себя как небольшая нейронная сеть», — сказал Хуан. «Поэтому даже один нейрон с лазерной градацией без дополнительных сложных соединений может выполнять задачи машинного обучения с высокой производительностью».
Высокоскоростные вычисления резервуара
Для дальнейшей демонстрации возможностей своего лазерного градуированного нейрона исследователи использовали его для создания резервуарной вычислительной системы. Этот вычислительный метод использует определенный тип сети, известный как резервуар, для обработки зависящих от времени данных, таких как те, которые используются для распознавания речи и прогнозирования погоды. Нейроподобная нелинейная динамика и высокая скорость обработки лазерного градуированного нейрона делают его идеальным для поддержки высокоскоростных резервуарных вычислений.
В ходе испытаний полученная система резервуарных вычислений продемонстрировала превосходное распознавание образов и прогнозирование последовательностей, особенно долгосрочное прогнозирование, в различных приложениях ИИ с высокой скоростью обработки. Например, она обрабатывала 100 миллионов ударов сердца в секунду и обнаруживала аритмические паттерны со средней точностью 98,4%.
«В этой работе мы использовали один нейрон с лазерной градуировкой, но мы считаем, что каскадное соединение нескольких нейронов с лазерной градуировкой ещё больше раскроет их потенциал, так же как в мозге миллиарды нейронов работают вместе в сетях», — сказал Хуан.
«Мы работаем над повышением скорости обработки данных нашего лазерно-градуированного нейрона, а также разрабатываем архитектуру вычислений с глубоким резервуаром, которая включает каскадные лазерно- градуированные нейроны».
Автор Станислав Иванов
Контакты, администрация и авторы