La red nerviosa es una estructura común que puede basarse en la inteligencia artificial. El término ›Neural‹ describe su capacidad de aprender, que hasta cierto punto imitan el trabajo de las neuronas en nuestros cerebros. Poder operar requiere varios, varios componentes importantes: uno de ellos es una función de activación que introduce no caligrafía en la estructura. Las funciones de activación fotónica son los beneficios clave de la implementación de redes neuronales ópticas basadas en la propagación de la luz. Investigadores del Grupo de Investigación Stellar en el Instituto Max Planck de Light (MPL) y la Universidad de Libnies Hanor (LUH) en asociación con Dirk Angland en el MIT ahora han mostrado una función de activación totalmente controlada basada en ondas de sonido que viajan experimentalmente. Es adecuado para una amplia gama de enfoque de red neuronal óptica y permite operaciones en la dimensión de frecuencia artificial calificada.
La inteligencia artificial (IA) es ampliamente utilizada y diseñada para mejorar las habilidades humanas, como la análisis de datos, la generación de texto y la imagen. Su rendimiento ha superado los límites de los humanos en muchas áreas, por ejemplo, en términos de velocidad. Muchas horas de tareas de trabajo se pueden completar en segundos cuando se realizan manualmente.
En otras opciones, la IA puede verse influenciada por el cerebro en función de las redes nerviosas artificiales. Al igual que las neuronas en el cerebro humano, los nodos de las redes nerviosas están conectados en una estructura muy compleja. Actualmente, generalmente se implementan utilizando contactos digitales. La reciente experiencia de capacitar a modelos de idiomas grandes, como la inteligencia artificial, ha dejado en claro que su consumo de energía es amplio y aumentará rápidamente en los próximos años. Por lo tanto, los científicos están realizando una investigación severa de una solución y considerando varios sistemas físicos que pueden apoyar o cambiar parcialmente el sistema electrónico para algunas tareas. Esta red puede basarse en contenido óptico, estructuras de moléculas, soportes de ADN o desarrollo de estructuras de hongos.
La óptica y la fotovonex tienen más ventajas que los sistemas electrónicos tradicionales
La óptica y la fotónica tienen la ventaja de codificar en símbolos de alta tensión y de alta dimensión, tanto razones para el ritmo de nuestro sistema de comunicación. Los sistemas fotónicos ya están bastante avanzados y a menudo permiten el procesamiento paralelo y los sistemas establecidos, como las conexiones basadas en Internet basadas en fibra óptica. Al escalar, Photonics también promete menos consumo de energía para problemas complejos. Ahora los grupos de investigación están grabando estos recursos y conocimientos para implementar la red nerviosa óptica de muchas maneras diferentes. Sin embargo, se deben resolver muchos desafíos importantes, por ejemplo, el hardware fotónico de la escala y la reorganización de las redes nerviosas.
Ondas sonoras basadas en toda la función de activación controlada por tiempo por primera vez
Los investigadores del estelar de laboratorio trabajan sobre el desafío de las redes de nervios ópticos ópticos, especialmente en los optoccósticos, y especialmente a través de ondas de sonido. Han desarrollado una función de activación que se puede controlar en cada selección. La información no necesita convertirse de dominio óptico a electrónico. Este desarrollo es un paso importante para la computación de fotones, una alternativa de computación analógica física que promete poder comprender la inteligencia artificial efectiva de la energía a largo plazo. Contiene una red nerviosa en un formato simple de bits de información y función de activación de no recargador. La función de activación del revestimiento de la monja es esencial para que los modelos de aprendizaje profundo resuelvan tareas complejas. En las redes nerviosas ópticas, estas piezas también se implementan idealmente en el dominio fotónico. Por el dinero -dinero, un operador de matriz, ya hay mucho enfoque de fotones. Esta no es una cuestión de función de activación de no recargador, que se ha demostrado experimentalmente.
“La posibilidad a largo plazo de crear una red nerviosa óptica eficiente en energía máxima depende de si podemos expandir el sistema de computación física, este proceso proporciona potencialmente a través de la función de activación fotónica”. El jefe del grupo de investigación, Bridget Stellar, dice ›Quantum Optocostics.
Una función de activación fotónica sin recargador es equivalente a las actividades que no son de recubrimiento utilizadas en las redes nerviosas artificiales, pero se ha implementado utilizando dispositivos fotónicos en lugar de electrónica. Introduce no hipótesis en el sistema de computación de fotones, que permite todas las redes neuronales ópticas y exclusivas de aprendizaje automático óptico. Ejemplos de funciones de activación son rieles, cigma o funciones de Tanh y pueden convertir las entradas de pesaje en una red nerviosa artificial.
Las ondas sonoras como mediador para la función de activación fotónica efectiva
Los científicos del grupo de investigación estelar de MPL y de Loh, en colaboración con Dirk Angland del MIT, ahora han demostrado que las ondas de sonido pueden mediar para una función de activación fotónica efectiva. La información óptica no tiene que abandonar el dominio óptico y la acción directa en las fibras ópticas o las guías de vista fotónica. A través del efecto de la dispersión de la barra inducida, la información de entrada óptica depende del nivel de intensidad óptica.
“Nuestra función de activación fotónica se puede hacer de manera versátil: mostramos la implementación de la función de sigmido, ferrocarril y cuadrática, y este concepto permite aún más funciones extranjeras a pedido, si es necesario ciertos tipos de tareas”, uno de los autores más importantes es Gregory Silkov. El otro autor principal, Steven Baker, agregó: “Una ventaja interesante es de una etapa estricta de la dispersión dinámica de Braille: varias infraestructuras de frecuencia óptica se pueden centrar para la computación paralela, lo que puede mejorar el rendimiento computacional de la red nerviosa”.
La red neuronal óptica preserva la banda de datos ópticos, incluida la función de activación de fotones, evita la conversión electroóptica y mantiene la armonía de la señal. El control versátil de la función de activación de no reclama con la ayuda de ondas de sonido permite la implementación del esquema en el sistema de fibra óptica existente, así como en los chips de fotones.
