Исследователи смогли продемонстрировать, что такая оптическая нейросинаптическая сеть способна «изучать» информацию и использовать ее в качестве основы для вычисления и распознавания паттернов – точно так же, как мозг может. Поскольку система работает исключительно со светом, а не с традиционными электронами, она может обрабатывать данные во много раз быстрее. «Эта интегрированная фотонная система является экспериментальной вехой», – говорит проф.
Вольфрам Пернис из Мюнстерского университета и ведущий партнер исследования. "Этот подход может быть использован позже во многих различных областях для оценки закономерностей в больших объемах данных, например, в медицинских диагнозах.«Исследование опубликовано в свежем номере журнала« Природа ».
История в деталях – предыстория и использованный метод
Большинство существующих подходов, относящихся к так называемым нейроморфным сетям, основаны на электронике, тогда как оптические системы – в которых фотоны, т.е. легкие частицы, используются – все еще находятся в зачаточном состоянии.
Принцип, который сейчас представили немецкие и британские ученые, работает следующим образом: оптические волноводы, которые могут пропускать свет и могут быть изготовлены в виде оптических микрочипов, интегрированы с так называемыми материалами с фазовым переходом, которые уже сегодня встречаются на носителях информации, таких как перезаписываемые DVD. Эти материалы с фазовым переходом характеризуются тем фактом, что они резко меняют свои оптические свойства в зависимости от того, являются ли они кристаллическими – когда их атомы располагаются регулярным образом – или аморфными – когда их атомы организуются нерегулярным образом.
Это изменение фазы может быть вызвано светом, если лазер нагревает материал. «Поскольку материал очень сильно реагирует и резко меняет свои свойства, он очень подходит для имитации синапсов и передачи импульсов между двумя нейронами», – говорит ведущий автор Йоханнес Фельдманн, который провел множество экспериментов в рамках своей докторской диссертации. в Мюнстерском университете.
В своем исследовании ученым впервые удалось объединить множество наноструктурированных материалов с фазовым переходом в одну нейросинаптическую сеть. Исследователи разработали чип с четырьмя искусственными нейронами и 60 синапсами. Структура чипа, состоящая из разных слоев, была основана на так называемой технологии мультиплексирования с разделением по длине волны, которая представляет собой процесс, в котором свет передается по разным каналам в оптической наноконтуре.
Чтобы проверить, насколько система способна распознавать закономерности, исследователи «скармливали» ей информацию в виде световых импульсов, используя два разных алгоритма машинного обучения. В этом процессе искусственная система «учится» на примерах и в конечном итоге может их обобщать. В случае использования двух алгоритмов – как в так называемом контролируемом, так и в неконтролируемом обучении – искусственная сеть в конечном итоге смогла на основе заданных световых паттернов распознать искомый паттерн, один из которых был четырех последовательные буквы.
«Наша система позволила нам сделать важный шаг к созданию компьютерного оборудования, которое ведет себя аналогично нейронам и синапсам в мозгу, а также может работать с реальными задачами», – говорит Вольфрам Пернис. "Работая с фотонами вместо электронов, мы можем в полной мере использовать известный потенциал оптических технологий – не только для передачи данных, как это было до сих пор, но также для обработки и хранения их в одном месте. , "добавляет соавтор Проф. Хариш Бхаскаран из Оксфордского университета.
Очень конкретный пример – то, что с помощью такого оборудования раковые клетки могут быть идентифицированы автоматически. Однако необходимо будет проделать дополнительную работу, прежде чем такие приложения станут реальностью.
Исследователям необходимо увеличить количество искусственных нейронов и синапсов и увеличить глубину нейронных сетей. Это можно сделать, например, с помощью оптических чипов, изготовленных по кремниевой технологии. «Этот шаг должен быть сделан в рамках совместного проекта ЕС Fun-COMP с использованием литейной обработки для производства наночипов», – говорит соавтор и руководитель проекта Fun-COMP, проф. C. Дэвид Райт из Университета Эксетера.
Финансирование
Эта совместная работа финансировалась DFG Германии (грант PE 1832 / 5-1), EPSRC Великобритании (гранты EP / J018694 / 1, EP / M015173 / 1 и EP / M015130 / 1) и ERC Европейской комиссии (грант 724707). и H2020 (проект Fun-COMP, грант 780848).