Výzkum fotonických neuronů umožňuje vytvářet systémy, které zpracovávají informace nebývalou rychlostí, což má přímý dopad na umělou inteligenci a další oblasti.
Výzkum v oblasti neuromorfních počítačů učinil obrovský skok vpřed díky vývoji fotonického neuronu s odstupňovanou odezvou, což je technologie, která napodobuje nepřetržité fungování biologických neuronů pomocí světla namísto elektrických impulsů. Technologie, která napodobuje nepřetržité fungování biologických neuronů pomocí světla namísto elektrických impulsů, založená na laseru s kvantovými tečkami. Tento průlomový objev, který zveřejnil časopis Optica, slibuje revoluční změnu v rychlosti a efektivitě systémů zpracování informací, neboť dosahuje rychlostí milionkrát vyšších než biologické neurony.
Podle výzkumu zveřejněného v časopise Optica využívá systém architekturu, která eliminuje úzká místa spojená s tradičními „střílejícími“ neurony, čímž dosahuje kontinuálního zpracování bez omezení rychlosti způsobených refrakterními periodami.
Architektura inspirovaná biologií
Na rozdíl od biologických neuronů, které vysílají signály jako jednotlivé elektrické impulsy, pracují odstupňované neurony kontinuálně a přizpůsobují sílu signálu informacím, které zpracovávají. Výzkumný tým vyvinul systém, který tuto odezvu napodobuje pomocí integrovaného, elektricky napájeného laseru s kvantovými tečkami, což umožňuje tok informací bez přerušení. Díky této konfiguraci není třeba používat externí komponenty, jako jsou pomocné lasery nebo modulátory.
Tento systém je schopen pracovat rychlostí 10 Gbaud, což je míra počtu symbolů za sekundu, které systém dokáže zpracovat, což odpovídá zpracování datových toků extrémně vysokou rychlostí, s teoretickým potenciálem dosáhnout 100 Gbaud. To představuje obrovský skok ve srovnání se současnými elektronickými a fotonickými alternativami, které jsou často omezeny hardwarovou složitostí a vysokou spotřebou energie.
Konstrukce umožňuje rozsáhlé integrace a otevírá dveře pokročilým optickým architekturám pro úlohy umělé inteligence, jako je detekce arytmie a rozpoznávání vzorů v databázích, jako je MNIST, přičemž dosahuje přesnosti 98,4 %, resp. 92,3 %. Kromě toho se ukázalo, že je účinný při předpovídání složitých časových řad, jako je Mackey-Glass, s normalizovanou kvadratickou chybou pouhých 0,081.
Inovace v robotice a výpočetní technice
Související technologie stanovují důležité milníky. Například vývoj humanoidních robotů společností OpenAI odráží, jak lze pokročilé systémy kombinovat s fotonickými procesory, aby se zlepšila odezva a učení využitím extrémní rychlosti a energetické účinnosti stupňovitých neuronů. ukazuje integraci umělé inteligence se složitými fyzikálními systémy, zatímco pokroky, jako jsou robotické nohy schopné skákat do nebývalé výšky, ukazují, jak se tyto technologie uplatňují v různých oblastech.
Uplatnění těchto stupňovitých neuronů by se mohlo rozšířit i do takových oblastí, jako je autonomní řízení, kde by schopnost zpracovávat obrovské objemy dat v reálném čase výrazně zlepšila rozhodování ve zlomku sekundy. V oblasti predikce časových řad by jejich extrémní rychlost umožnila předvídat složité vzorce s větší přesností a efektivitou, zatímco v oblasti analýzy finančních dat by jejich přesnost mohla optimalizovat rizikové modely a investiční strategie. kde je vyžadována extrémní rychlost a vysoká přesnost. Kromě toho jejich schopnost integrace do křemíkových čipů naznačuje budoucnost, kdy by se optické zpracování mohlo stát normou.
Eliminace složitých komponent a schopnost pracovat s nižší spotřebou energie staví tuto technologii do role etalonu na cestě k udržitelnějším a výkonnějším počítačům. Vliv těchto odstupňovaných robotických neuronů, schopných pracovat rychlostí blízkou rychlosti světla, slibuje, že nově vymezí hranice zpracování informací v mnoha odvětvích.