Исследователи представили полностью оптическую нейронную сеть.

Даже самые мощные компьютеры до сих пор не дотягивают до человеческого мозга, когда речь заходит о распознавании образов, управлении рисками и других подобных сложных задачах. Однако последние достижения в области оптических нейронных сетей заполнят этот пробел, смоделировав реакцию нейронов в мозгу человека.

Ключевым шагом на пути к практическому применению крупномасштабных оптических нейронных сетей стала демонстрация исследователями первой в своем роде многослойной, полностью оптической нейронной сети. Данный тип искусственного интеллекта, как правило,  способен решать сложные задачи, недоступные при традиционных вычислительных подходах. Современные разработки, увы, требуют масштабных вычислительных ресурсов, а также много времени и энергии. Этими факторами и продиктована необходимость создания оптических нейронных сетей, которые превзойдут основанные на традиционных компьютерах.

В журнале Оптического общества, исследователи из Гонконгского университета науки и технологий подробно описывают свои двухслойные нейронные сети и их успешное применение для решения сложной классификационной задачи.

«Наша полностью оптическая схема позволит создать нейронную сеть, которая будет выполнять параллельные оптические вычисления со скоростью света при небольшом потреблении энергии», — сказал Джунвей Лиу, член исследовательской группы. «Крупномасштабные, полностью оптические нейронные сети могут быть использованы для решения широкого спектра задач: от распознавания изображений до научных исследований.»

Построение полностью оптической сети

В обычных гибридных оптических нейронных сетях оптические компоненты обычно используются для линейных операций. Нелинейные функции активации — функции, имитирующие реакцию нейронов в человеческом мозге — обычно реализуются в электронном виде. Это связано с тем, что нелинейная оптика обычно требует мощных лазеров.

Исследователи использовали холодные атомы с электромагнитно индуцированной прозрачностью для выполнения нелинейных функций. «Этот световой эффект может быть достигнут при очень слабой мощности лазера», — сказал Шэнгуанг Ду, член исследовательской группы.

Для подтверждения осуществимости нового подхода исследователи построили двухслойную, полностью оптическую нейронную сеть с 16 входами и двумя выходами. Результаты, полученные при решении задачи, показали, что полностью оптическая нейронная сеть была такой же точной, как и хорошо обученная компьютерная нейронная сеть.

«Хотя наша работа является лишь доказательством работоспособности метода, она показывает, что в будущем может возникнуть возможность разработки оптических версий искусственного интеллекта», — сказал Ду. «Следующее поколение аппаратного обеспечения ИИ будет по своей природе намного быстрее и станет потреблять меньше энергии по сравнению с современным интеллектом, основанным на традиционных компьютерах», — подытожил Лю.

Источник: Y. Zuo, B. Li, Y. Zhao, Y. Jiang, Y.-C. Chen, P. Chen, G.-B. Jo, J. Liu, S. Du, «All optical neural network with nonlinear activation functions,» Optica, 6, 9, 1132-1137 (2019). DOI: 10.1364/OPTICA.6.001132