Istraživači su razvili veštački neuron zasnovan na laseru koji u potpunosti oponaša funkcije, dinamiku i obradu informacija biološki klasifikovanog neurona. Sa brzinom obrade signala od 10 GBaud—milijardu puta brže od svojih bioloških kolega—novi laserski klasifikovani neuron bi mogao da dovede do prodora u oblastima poput veštačke inteligencije i drugih vrsta naprednog računarstva.
Telo sadrži različite tipove nervnih ćelija, uključujući klasifikovane neurone koji kodiraju informacije kroz kontinuirane promene u membranskom potencijalu, omogućavajući suptilnu i preciznu obradu signala. Nasuprot tome, biološki šiljasti neuroni prenose informacije koristeći sve ili ništa akcione potencijale, stvarajući više binarni oblik komunikacije.
„Naš laserski ocenjeni neuron prevazilazi ograničenja brzine trenutnih fotonskih verzija šiljastih neurona i ima potencijal za još brži rad“, rekao je vođa istraživačkog tima Čaoran Huang sa kineskog univerziteta u Hong Kongu. „Koristeći njegovu nelinearnu dinamiku nalik neuronima i brzu obradu, izgradili smo računarski sistem rezervoara koji pokazuje izuzetne performanse u zadacima veštačke inteligencije kao što su prepoznavanje obrazaca i predviđanje sekvence.
U časopisu Optica, istraživači izvještavaju da njihov neuron na bazi kvantnih tačaka laserom može postići brzinu obrade signala od 10 GBaud. Koristili su ovu brzinu za obradu podataka od 100 miliona otkucaja srca ili 34,7 miliona ručno pisanih digitalnih slika u samo jednoj sekundi.
„Naša tehnologija bi mogla da ubrza donošenje odluka veštačkom inteligencijom u vremenski kritičnim aplikacijama uz održavanje visoke preciznosti“, rekao je Huang. „Nadamo se da će integracija naše tehnologije u ivične računarske uređaje—koji obrađuju podatke u blizini njihovog izvora—omogućiti brže i pametnije AI sisteme koji će bolje služiti aplikacijama u stvarnom svetu sa smanjenom potrošnjom energije u budućnosti.“
Veštački neuroni zasnovani na laseru, koji mogu da reaguju na ulazne signale na način koji oponaša ponašanje bioloških neurona, istražuju se kao način da se značajno unapredi računarstvo zahvaljujući ultrabrzim brzinama obrade podataka i maloj potrošnji energije. Međutim, većina onih koji su do sada razvijeni bili su fotonski šik neuroni. Ovi veštački neuroni imaju ograničenu brzinu odgovora, mogu patiti od gubitka informacija i zahtevaju dodatne laserske izvore i modulatore.
Ograničenje brzine fotonskih spiking neurona dolazi iz činjenice da oni obično rade ubrizgavanjem ulaznih impulsa u deo za pojačavanje lasera. Ovo uzrokuje kašnjenje koje ograničava brzinu reakcije neurona.
Za neuron sa laserskim stepenom, istraživači su koristili drugačiji pristup ubrizgavanjem radio frekvencijskih signala u apsorpcioni deo lasera na kvantnim tačkama, čime se izbegava ovo kašnjenje. Takođe su dizajnirali brze radio-frekventne jastučiće za apsorpcioni deo koji se može zasićeni da bi proizveo brži, jednostavniji i energetski efikasniji sistem.
„Sa moćnim memorijskim efektima i odličnim mogućnostima obrade informacija, jedan neuron sa laserskim stepenom može da se ponaša kao mala neuronska mreža“, rekao je Huang. „Zbog toga, čak i jedan neuron sa laserskim stepenom bez dodatnih složenih veza može da obavlja zadatke mašinskog učenja sa visokim performansama.“
Da bi dalje demonstrirali mogućnosti svog laserskog neurona, istraživači su ga koristili da naprave računarski sistem rezervoara. Ovaj računarski metod koristi određeni tip mreže poznat kao rezervoar za obradu vremenski zavisnih podataka poput onih koji se koriste za prepoznavanje govora i predviđanje vremena. Nelinearna dinamika poput neurona i brza brzina obrade laserski klasifikovanog neurona čine ga idealnim za podršku brzog računanja rezervoara.
U testovima, rezultujući sistem za računanje rezervoara pokazao je odlično prepoznavanje obrazaca i predviđanje sekvence, posebno dugoročno predviđanje, u različitim AI aplikacijama sa velikom brzinom obrade. Na primer, obradio je 100 miliona otkucaja srca u sekundi i detektovao aritmičke obrasce sa prosečnom tačnošću od 98,4%.
„U ovom radu koristili smo jedan neuron sa laserskim stepenom, ali verujemo da će kaskada višestrukih neurona laserskog stepena dodatno otključati njihov potencijal, baš kao što mozak ima milijarde neurona koji rade zajedno u mrežama“, rekao je Huang.
„Radimo na poboljšanju brzine obrade našeg neurona sa laserskim stepenom, a istovremeno razvijamo računarsku arhitekturu dubokog rezervoara koja uključuje kaskadne neurone sa laserskim stepenom.“
