amerikali
Yeni Üye
Liang Feng çevresindeki bir araştırmacı ekibi, transistör devreleri ve elektrik akışları yerine optiklere dayanan ve bilgi taşıyıcıları ve depolama olarak ışık parçacıklarını kullanan bir çip sundu. Fotonik yongalar, gelecekte AI enerjisi sağlayabilen enerji verimli bilgisayarlar olarak kabul edilir. Pennsylvania Üniversitesi'ndeki programlanabilir fotonik yongaların özel özelliği, doğrusal olmayan işlevleri doğrusal ilişkilerin ötesinde de eşleştirebilmesidir. Bu yetenek AI uygulamalarının eğitimi için çok önemlidir. Altta yatan sinir ağları, diğer şeylerin yanı sıra, tek tek düğümlerin yalnızca girdiler, doğrusal olmayan bir işlev olan set atışlarını aşarsa ateş etmesi ile karakterize edilir.
Çip sadece bir giriş olarak beslenen sinyal ışığını işlemekle kalmaz ve son olarak çıktıyı değişmiş bir biçimde iletir. Fotonik çipin optik elemanlarının ışığa reaksiyona giren bir yarı iletkenden oluşması önemlidir. Bu, bu bileşenlerin pompa ışınları olarak adlandırılan çip için dikey olarak dişli ışık ışınları tarafından açılabileceği anlamına gelir. Bu işlevle, araştırmacılar uygulanan nöronal ağı için eğitim algoritmaları gerçekleştirdiler: sinyal ışığının çıkışına ve istenen davranıştaki farka bağlı olarak, pompa ışınları yavaş yavaş nöronal ağın ayrı parametreleri.
Feng'in proje sayfasında açıkladığı gibi, çipin kendisi bu ayarda değil, sadece optik elemanlarının fotonik özellikleri değişir. Doğrusal olmayan fonksiyonlar için ilk programlanabilir fotonik çiptir. Testlerde, proje ekibi, kılıç lambaları veri setinde (Iris Çiçek Veri Seti) farklı cinsleri ayırt ederken eğitimden sonra yeni AI çipi ile yüzde 96 isabet oranı elde etti.
(AGR)
Çip sadece bir giriş olarak beslenen sinyal ışığını işlemekle kalmaz ve son olarak çıktıyı değişmiş bir biçimde iletir. Fotonik çipin optik elemanlarının ışığa reaksiyona giren bir yarı iletkenden oluşması önemlidir. Bu, bu bileşenlerin pompa ışınları olarak adlandırılan çip için dikey olarak dişli ışık ışınları tarafından açılabileceği anlamına gelir. Bu işlevle, araştırmacılar uygulanan nöronal ağı için eğitim algoritmaları gerçekleştirdiler: sinyal ışığının çıkışına ve istenen davranıştaki farka bağlı olarak, pompa ışınları yavaş yavaş nöronal ağın ayrı parametreleri.
Feng'in proje sayfasında açıkladığı gibi, çipin kendisi bu ayarda değil, sadece optik elemanlarının fotonik özellikleri değişir. Doğrusal olmayan fonksiyonlar için ilk programlanabilir fotonik çiptir. Testlerde, proje ekibi, kılıç lambaları veri setinde (Iris Çiçek Veri Seti) farklı cinsleri ayırt ederken eğitimden sonra yeni AI çipi ile yüzde 96 isabet oranı elde etti.
(AGR)