Cercetătorii au dezvoltat neuronul artificial bazat pe laser, capabil să emuleze complet funcțiile, dinamica și procesarea informațiilor ale unui neuron biologic.
Cu o viteză de procesare a semnalelor de 10 GBaud (de un miliard de ori mai rapid decât omologii săi biologici) ar putea revoluționa domenii precum Inteligența Artificială și alte tipuri de calcul avansat.
Corpul uman conține diverse tipuri de celule nervoase, printre care și neuroni gradați, care codifică informația prin schimbări continue ale potențialului de membrană, permițând procesarea subtilă și precisă a semnalelor. În contrast, neuronii biologici cu impulsuri transmit informația folosind potențiale de acțiune „totul sau nimic”, creând o formă mai binară de comunicare.
„Neuronul nostru gradat bazat pe laser depășește limitările de viteză ale versiunilor fotonice actuale ale neuronilor cu impulsuri și are potențialul de a opera și mai rapid. Profitând de dinamica sa neliniară asemănătoare neuronilor biologici și de procesarea rapidă, am construit un sistem de calcul de tip rezervor, care demonstrează performanțe excepționale în sarcini de AI, precum recunoașterea tiparelor și predicția secvențelor”, a declarat Chaoran Huang, lidera echipei de cercetare de la Universitatea Chineză din Hong Kong.
În jurnalul Optica, cercetătorii raportează că neuronul lor gradat bazat pe laser cu puncte cuantice montat pe cip poate atinge o viteză de procesare a semnalului de 10 GBaud. Această viteză a fost utilizată pentru a procesa date din 100 de milioane de bătăi cardiace sau 34,7 milioane de imagini digitale scrise de mână într-o singură secundă.
„Tehnologia noastră ar putea accelera luarea deciziilor în aplicații critice din punct de vedere al timpului, menținând în același timp o acuratețe ridicată. Sperăm că integrarea tehnologiei noastre în dispozitive de calcul de tip edge (care procesează date aproape de sursa lor) va duce la sisteme AI mai rapide și mai inteligente, reducând în același timp consumul de energie în viitor”, a adăugat Huang.
Neuronul artificial bazat pe laser, care poate răspunde la semnale de intrare într-un mod ce imită comportamentul neuronilor biologici, este explorat drept modalitate de a îmbunătăți semnificativ calculul datorită vitezei ultrarapide de procesare a datelor și a consumului redus de energie. Cu toate acestea, majoritatea neuronilor de acest tip dezvoltați până în prezent sunt neuroni fotonici cu impulsuri, care au viteze limitate de răspuns, pot suferi pierderi de informații și necesită surse suplimentare de laser și modulatoare. Limitarea de viteză a neuronilor fotonici cu impulsuri provine din faptul că aceștia funcționează, de obicei, prin injectarea de impulsuri de intrare în secțiunea de amplificare a laserului, ceea ce creează o întârziere.
Pentru neuronul gradat bazat pe laser, cercetătorii au folosit o abordare diferită, injectând semnale radio de frecvență înaltă în secțiunea de absorbție saturabilă a laserului cu puncte cuantice, evitând astfel această întârziere. De asemenea, au proiectat paduri de radiofrecvență de mare viteză pentru secțiunea de absorbție saturabilă, creând un sistem mai rapid, mai simplu și mai eficient energetic, scrie Tech Xplore.
„Cu efecte puternice de memorie și capacități excelente de procesare a informațiilor, un singur neuron gradat bazat pe laser poate funcționa ca o mică rețea neurală. Astfel, chiar și un singur neuron gradat bazat pe laser, fără conexiuni complexe suplimentare, poate efectua sarcini de învățare automată cu performanțe ridicate”, a explicat Huang.
Pentru a demonstra capacitățile neuronului gradat bazat pe laser, cercetătorii l-au utilizat pentru a construi un sistem de calcul de tip rezervor. Această metodă de calcul folosește un tip special de rețea, cunoscută sub numele de rezervor, pentru a procesa date dependente de timp, cum ar fi cele utilizate în recunoașterea vorbirii și prognoza meteo. Dinamica neliniară asemănătoare neuronilor și viteza mare de procesare fac neuronul gradat bazat pe laser ideal pentru calculul de tip rezervor la viteză înaltă.
În teste, sistemul de calcul de tip rezervor a demonstrat performanțe excelente în recunoașterea tiparelor și predicția secvențelor, în special predicțiile pe termen lung, în diverse aplicații AI cu o viteză mare de procesare. De exemplu, a procesat 100 de milioane de bătăi cardiace pe secundă și cu o acuratețe medie de 98,4%.
„În acest studiu, am utilizat un singur neuron gradat bazat pe laser, dar credem că utilizarea mai multor astfel de neuroni conectați în cascadă le va debloca potențialul, la fel cum creierul utilizează miliarde de neuroni care lucrează împreună în rețele”, a spus Huang.
„Lucrăm pentru a îmbunătăți viteza de procesare a neuronului nostru gradat bazat pe laser și, în același timp, dezvoltăm o arhitectură de calcul de tip rezervor profund care să încorporeze neuroni gradați conectați în cascadă”, a încheiat cercetătoarea.