Ученые Института науки о свете Общества Макса Планка предложили новую реализацию нейронной сети на оптической системе, которая может сделать машинное обучение более энергоэффективным в будущем. Об этом сообщается в статье, опубликованной в журнале Nature Physics.
Машинное обучение и искусственный интеллект требуют все более сложных нейронных сетей, что приводит к значительным затратам энергии и времени на обучение. Например, обучение GPT-3 потребляло более 1000 мегаватт-час энергии, что эквивалентно ежедневному потреблению небольшого города.
Переход к нейроморфным вычислениям предполагает замену нейронных сетей, реализованных на архитектуре фон Неймана, физическими нейронными сетями, имитирующими работу мозга. Оптика и фотоника особенно перспективны в этой области, так как они минимизируют энергопотребление и позволяют выполнять вычисления на высоких скоростях. Однако до сих пор существовали две основные проблемы: необходимость в лазере высокой мощности для создания оптической нейросети и отсутствие эффективного метода обучения таких сетей.
В новом подходе, который решает эту проблему, входные данные запечатлеваются через изменение пропускания света, что позволяет обработать входной сигнал произвольным образом. Это позволяет избежать сложных физических взаимодействий и требует световых полей меньшей мощности.
С помощью моделирования авторы показали, что их метод может использоваться для задач классификации изображений с той же точностью, что и цифровые нейронные сети. Это открывает новые возможности для нейроморфных устройств, позволяя проводить машинное обучение на широком спектре платформ.
Эта новая методика нейронной сети на оптической системе представляет собой значительный шаг вперед в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Ее потенциал для снижения энергопотребления и увеличения скорости вычислений может принести революцию в различных отраслях, где используется искусственный интеллект.
Данное открытие также подчеркивает важность инноваций в области оптики и фотоники для развития более эффективных и устойчивых технологий. Перспективы использования световых нейронных сетей открывают новые горизонты для будущего применения искусственного интеллекта в различных областях, от медицины до автомобильной промышленности.
Таким образом, развитие световых нейронных сетей представляет собой важный шаг вперед в области технологий и открывает новые перспективы для применения искусственного интеллекта в различных сферах жизни.
