2016年02月18日 星期四 23:57:08

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史丹佛大學 透過光學晶片提高人工神經網路效能

透過光學晶片提高人工神經網路效能。(圖片來源:網路)

透過光學晶片提高人工神經網路效能。(圖片來源:網路)

人工神經網路是一種人工智能,它使用連接單元以類似於大腦處理訊息的方式處理訊息,史丹佛大學的研究人員證明,可以直接在光學晶片上訓練人工神經網路,執行如語音或圖像識別之類的複雜任務,提高人工網絡的計算效率,速度並減少耗能。

人工神經網絡是一種人工智能,它使用連接單元以類似於大腦處理訊息的方式處理訊息。使用這些網絡執行複雜的任務,例如語音識別。再利用訓練算法的關鍵步驟來對輸入進行分類,例如不同的單字。

儘管通常使用傳統計算機執行神經網絡處理,但是設計專門針對神經網絡計算優化的硬體仍有很大調整空間。基於光學的設備非常令人感興趣,因為它們可以用來執行計算,同時使用比電子設備更少的能量。

來自史丹佛大學(Stanford University)的實驗證明了光學人工神經網絡,在傳統的數字計算機上使用模型進行訓練步驟,然後將最終設置導入光學電路。雷射光輸入編碼通過光波導通過晶片傳送的信息。

此晶片使用可調節分束器的執行,對人工神經網路是重要的操作,此調節可將兩個相鄰的波導耦合在一起,並通過調整光學移相器的設置進行調整,這些設置就像旋鈕,可以在訓練期間調整以執行給定任務。

使用光學晶片比數字計算機更有效地執行神經網絡計算可以解決更複雜的問題。例如,增強人工神經網路執行自動駕駛汽車所需任務的能力,或者對口頭問題做出適當的反應。它還可以用我們現在無法想像的方式改善我們的生活。

研究的第一作者Tyler W. Hughes表示,「使用物理設備而不是計算機模型進行訓練,可以使過程更加準確,由於訓練步驟是神經網絡實現中非常耗費計算的一部分,因此光學執行此步驟對於提高人工網絡的計算效率,速度和功耗。」

 

資料來源: Researchers move closer to completely optical artificial neural network

維基百科-人工神經網路

 

 

 

文章分類 科學要聞

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