研究者たちは主張している。光子ベースの処理により、より複雑なマシンを実現

研究者たちは主張している。光子ベースの処理により、より複雑なマシンを実現

ジョージワシントン大学の研究者による最近の分析では、電気ではなく光を使用してより強力なAIを作成できると述べています。

Journal Applied Physics Reviewsで発表された研究論文では、ニュートラルネットワークに必要な計算を実行するために光を使用できると述べています。ニュートラルネットワークは、パターンを認識するように設計されています。また、生の入力にラベルを付けるように設計されたある種の機械知覚を使用して、感覚データを解釈することもできます。

提案された新しい方法は、実際にはフォトニックテンソルに基づいています。このコアは、行列の乗算を並行して実行できるため、現在のディープラーニングパラダイムの速度と効率が向上します。

これは、新しい方法が機械学習のニュートラルな作業の速度と効率を改善するように設計されていると言えます。

以前は、機械学習プロセッサは、パワーが十分ではなかったため、複数の操作を実行できませんでした。ニュートラルネットワークでは、プロセッサとメモリの間で電子データをトランセクトするために低速で実行するという別の制限が当時ありました。

研究者が実際に発見したのはこれを改善する方法です。ニュートラルネットワーク(テンソル)処理ユニット内の光子を使用して、これらの制限を克服できます。

チームの研究者であるMario Miscuglio氏は、次のように説明しています。適切なトレーニングを受けた場合、[プラットフォーム]は光速で干渉を実行するために使用できます。」