Технологии

Нейросеть, застывшая в стекле

Лайнуть/Поделиться

Нет, это не статья по типу “Адский муравей, застрявший в янтаре, мучил свою жертву 99 миллионов лет” или “Идеально сохранившиеся» нейроны, обнаруженные в мозгу, запеченном во время извержения Везувия 2000 лет назад“. В этот раз группе учёных из университета Висконсина, Массачусетского технологического и Колумбийского университетов удалось реализовать искусственную нейронную сеть, распознающую цифры, в виде микроскопической стеклянной пластинки. Для работы ей не требуется ни электропитание, ни подключение к каким-либо другим устройствам — фактически это автономный аналоговый компьютер, который будет работать до тех пор, пока сохраняется его целостность.

Искусственные нейросети состоят из множества синтетических нейронов, которые активируются, если совокупная величина сигналов на их входах превышает некое пороговое значение. Нейроны соединены между собой связями, имеющими определённые весовые коэффициенты (т. е. вклад одних сигналов в срабатывание функции активации — больше, а других — меньше).

Чтобы создать аналогичную структуру в стекле, в него добавили инородные включения — частицы графена и пузырьки воздуха. Расположение и форма этих включений эквивалентны функциям активации и весовым коэффициентам связей. Так, графен — материал с нелинейными оптическими свойствами — начинает пропускать свет только после того, как его интенсивность достигает определённой величины, а до этого остаётся непрозрачным.

Нейросеть изначально была обучена на компьютере и лишь затем воплощена в стекле. Но учёные отмечают, что есть технологии, позволяющие реализовать обучение прямо на месте, за счёт использования оптических материалов с изменяемыми свойствами.

Для подачи на вход нейросети двухмерное изображение рукописной цифры размером 20 × 20 пикселей заменяют на одномерное (фактически колонки пикселей выстраивают в линию). Включения в стекле преобразуют фронт световой волны таким образом, что энергия концентрируется в одной из десяти областей, соответствующих цифрам.

Нейросеть, обученная на пяти тысячах изображений, корректно распознаёт цифры в 79 случаях из 100. Авторы статьи утверждают, что могли бы добиться лучшего результата, если бы не ограничения, связанные с процессом изготовления стекла.

Физический размер пластинки — 80λ на 20λ, где λ — длина волны света, используемой для представления информации. Теоретически на распространение волны может влиять каждый атом, хотя на практике вряд ли удастся использовать включения размером меньше 10 нм. Но даже при таком масштабе потенциальное количество весов превышает 10 миллиардов на квадратный миллиметр.

Учёные предполагают, что быстрые и миниатюрные нейросетевые вычислители, которым для работы достаточно света, могут быть использованы в «широком спектре информационных устройств». Учитывая, что исследование финансировалось DARPA, нельзя исключать и военное применение технологии.

DOI: 10.1364/PRJ.7.000823 | Текст: BootSect(Пикабу) | Мы на платформах:

Редакция

Метки: ИНС

Недавние публикации

Сквирт это моча? У женщин есть простата? Исследование

В 2022 году в ходе исследования было доказано, что основным компонентом жидкости, выделяемой во время… Читать далее

28/01/2025

Оземпик не только снижает риск развития десятков болезней, но и повышает

Популярные препараты от ожирения, такие как Оземпик, прославились своей способностью лечить диабет и ожирение. Анализ… Читать далее

23/01/2025

Как загар, курение и ИМТ влияют на воспринимаемый возраст человека. Исследование близнецов

Курение табака и воздействие Солнца являются двумя основными экологическими детерминантами воспринимаемого старения. Ученые изучили 186… Читать далее

22/01/2025

Артерия на руке, которая 150 лет назад пропадала до рождения, теперь присутствует у трети взрослых людей

В исследовании, опубликованном в Journal of Anatomy в 2020, учёные продемонстрировали еще одно анатомическое свидетельство… Читать далее

19/01/2025

Мотивация и подкрепление регулируются разными дофаминовыми рецепторами

Дофамин — ключевой нейротрансмиттер, который, как известно, регулирует мотивацию и обучение на основе подкрепления. Хотя… Читать далее

16/01/2025

Раннее употребление каннабиса не повышает риск злоупотребления психоактивными веществами, согласно метаанализу

Новый систематический обзор, опубликованный в журнале Addictive Behaviors, не подтверждает тезис о том, что каннабис… Читать далее

14/01/2025