Вход |  Регистрация
 
 
Время электроники Понедельник, 5 декабря
 
 


Это интересно!

Новости


Обзоры, аналитика


Интервью, презентации

Ранее

Представлен наручный гаджет, который питается только от тепла человеческого тела

Изделие использует то, что известно как «термоэлектрическая технология» для превращения тепла тела клиента в электроэнергию.

Учёные ищут способ защититься от дронов

Команда исследователей из Индийского института науки (IISc) и национального института инновационных исследований (NIAS) в Бенгалуру пытаются разработать решения, которые бы могли справиться с угрозой от дронов.

Osram представила новый LiDAR–чипсет для лазерного управления автономных автомобилей

Германская компания Osram представила новый LiDAR – чипсет. Компания декларирует изделие как «важную веху в области лазерных датчиков для автономных автомобилей» - в силу цены и того, что устройство не имеет движущихся частей.

Реклама

По вопросам размещения рекламы обращайтесь в отдел рекламы

Реклама наших партнеров

 

23 ноября 2016

В Принстоне создана первая фотонная нейросеть на интегральной фотонной схеме

Физики из Принстоновского университета создали первую нейросеть, основанную на интегральной фотонной схеме. С точки зрения математики, как показали авторы, она схожа с непрерывными рекуррентными нейронными сетями.

П

одобные устройства могут найти применение в сверхбыстрых вычислительных системах. Препринт исследования опубликован на сайте arXiv.org, кратко о нем сообщает MIT Technology Review.

Традиционные нейронные сети основаны на устройствах, способных имитировать работу нейронов. Эти объекты — логические или реальные — специальным образом преобразуют входящий сигнал и передают его дальше. К примеру, входящим сигналом может быть «зашумленное» изображение буквы, которое разбивается на пиксели и каждый пиксель обрабатывается своим нейроном или последовательностью нейронов. На выходе, при правильной настройке нейросети, мы можем получить «чистое» изображение той же буквы.

В качестве входящего сигнала может выступать не только изображение, но и звук или любая другая информация. В некоторых случаях для эффективной работы нейросеть должна знать «контекст» информации. Для этого были созданы рекуррентные нейросети — нейроны в них получают не только входящий сигнал, но и информацию о предыдущем состоянии сети. С каждым шагом вычисления состояние сети меняется. Это помогает реализовать в ней своеобразную память. Подробнее о рекуррентных нейросетях можно прочесть в нашем материале.

Одно из направлений развития нейросетей — создание нейроморфных чипов, состоящих из физических нейронов. Первый такой серийный чип был представлен в 2014 году компанией IBM. Скорость работы вычислителей определяется скоростью работы отдельных нейронов, роль которых могут выполнять, например, мемристоры — резисторах «с эффектом памяти».

Устройства, в которых информация передается с помощью света, имеют возможность превзойти в производительности современную электронику. В частности, просто благодаря тому, что свет распространяется быстрее, чем электроны в веществе. Однако, создавать фотонные вычислительные системы гораздо сложнее, чем электронные устройства, и, как отмечают авторы, их недостатки еще никогда не компенсировались достаточной производительностью.

В новой работе физики показали, что фотонные системы могут достигнуть превосходства над классическими компьютерами в создании нейросетей. Авторы создали чип, в котором роль двух нейронов выполняют закрученные в кольца волноводы в кремниевой матрице. Каждый из них работает на своей длине волны и обладает управляемыми параметрами отклика. Сигнал из волновода подается на модулятор Маха-Зендера, который стоит на выходе из лазера соответствующей длины волны. Этот лазер и подает свет в соответствующий узел чипа через устройство-мультиплексер.

Таким образом, кольца непрерывно влияют на параметры лазерного излучения, возникающего в чипе. Это соответствует системе с нелинейной обратной связью. Проанализировав характер работы устройства физики указали, что она математически соответствует непрерывной во времени рекуррентной нейронной сети (CTRNN). Это значит, что имеющиеся методики для работы с такими сетями можно будет использовать и для фотонных нейросетей больших размеров.

Чтобы продемонстрировать работоспособность фотонной нейросети, авторы провели ее компьютерное моделирование. Физики сравнили скорость решения обыкновенных дифференциальных решений с помощью традиционных компьютеров и с помощью 49-узловой нейросети предложенной архитектуры. Оказалось, что последняя обладает почти двухтысячекратным преимуществом.

Ранее физики из университетов Оксфорда и Бристоля вычислили, что на создание отказоустойчивого фотонного квантового компьютера уйдет примерно в 100 тысяч раз больше компонентов, чем, например, для сверхпроводящих квантовых компьютеров.

Комментарии

0 / 0
0 / 0

Прокомментировать







 
 
 




Rambler's Top100
Руководителям  |  Разработчикам  |  Производителям  |  Снабженцам
© 2007 - 2016 Издательский дом Электроника
Использование любых бесплатных материалов разрешено, при условии наличия ссылки на сайт «Время электроники».
Создание сайтаFractalla Design | Сделано на CMS DJEM ®
Контакты