Новий штучний нейрон, який обертається, як клітини людського мозку, можна використовувати для обробки даних на надшвидкій швидкості. Вчені розробили новий вид штучного нейрона на основі лазера, який імітує біологічну нервову клітину. За словами дослідників, цей штучний нейрон може підвищити швидкість обчислень і штучний інтелект (ШІ).
Штучні нейрони імітують нервові клітини, активуючись, коли вони досягають певного інформаційного порогу. Коли біологічний нейрон отримує достатньо інформації потрібного типу, він генерує електричний імпульс для зв’язку з найближчими нейронами. Подібним чином штучні нейрони обробляють і передають обчислювальну інформацію лише після того, як вони приймають певну кількість відповідних електронних даних.
Існуючі штучні нейрони, відомі як фотонні спайкові нейрони, імітують біологічні спайкові нейрони, реагуючи на ці вхідні сигнали за принципом «все або нічого», «вмикання та вимкнення». Але спосіб, у який нейрони отримують ці вхідні сигнали, означає, що протягом короткого часу після кожного сплеску вони не можуть реагувати на нові вхідні сигнали. Цей короткий період скидання обмежує швидкість обчислень, що виконуються за допомогою штучних імпульсних нейронів.
Але нові штучні нейрони передають інформацію через «градуйовані» сигнали зі змінною інтенсивністю. У новому дослідженні, опублікованому 19 грудня 2024 року в журналі Optica, дослідники використовували градуйовану систему нейронів, щоб перевищити обмеження швидкості імпульсних нейронів. Подібно до нейронів із біологічним градуюванням або «без спайків», система на основі лазера генерувала дедалі сильніші вихідні сигнали у відповідь на послідовні подразники, тому їй не потрібен був той самий період перезавантаження, що й нейронам із спайками. У результаті новий штучний нейрон передавав дані в 100 000 разів швидше, ніж штучні нейрони з імпульсним зв’язком.
Дослідники включили градуйований нейрон у резервуарну обчислювальну систему — тип штучної нейронної мережі, яка обробляє залежні від часу дані. Вони використали цю систему для сканування 700 зразків серцебиття на аритмію. Резервуар обробляв ці серцеві удари зі швидкістю 100 мільйонів серцевих скорочень за секунду — набагато швидше, ніж можуть імпульсні нейронні мережі. Нова система виявляла аритмічні патерни з точністю понад 98%. В окремому експерименті система аналізувала та класифікувала рукописні цифри зі швидкістю майже 35 мільйонів цифр на секунду з точністю 92%.
«Завдяки потужним ефектам пам’яті та чудовим можливостям обробки інформації один нейрон, градований лазером, може поводитися як невелика нейронна мережа», — сказав співавтор дослідження Чаоран Хуанг, інженер із Китайського університету Гонконгу . «Тому навіть один лазерний градуйований нейрон без додаткових складних зв’язків може виконувати завдання машинного навчання з високою продуктивністю».
З’єднання кількох класифікованих нейронів може запропонувати ще більшу обчислювальну потужність. «У цій роботі ми використовували один нейрон з лазерним градуюванням, але ми віримо, що каскадування кількох нейронів з лазерним градуюванням ще більше розкриє їхній потенціал, так само як у мозку є мільярди нейронів, які працюють разом у мережах», — сказав Хуанг.
«Наша технологія може прискорити прийняття рішень ШІ в критичних за часом програмах, зберігаючи високу точність», — додав Хуанг. «Ми сподіваємося, що інтеграція нашої технології в периферійні обчислювальні пристрої, які обробляють дані поблизу їх джерела, сприятиме швидшим і розумнішим системам штучного інтелекту, які краще обслуговуватимуть реальні додатки з меншим споживанням енергії в майбутньому».