Схематическое представление о том, как может использоваться функция оптоакустической активации между слоями n-1 и n + 1 всеоптической многочастотной нейронной сети. Кредит: Нанофотоника (2025). Два: 10.1515/Nanoph-2024-0513
Нейронные сети являются одной типичной структурой, на которой может основываться искусственный интеллект. Термин «нервное» описывает их способность к обучению, которая в некоторой степени имитирует функционирование нейронов в нашем мозге. Чтобы иметь возможность работать, требуется несколько ключевых ингредиентов: одним из них является функция активации, которая вводит нелинейность в структуру.
Функция фотонной активации имеет важные преимущества для реализации оптических нейронных сетей, основанных на распространении света. Исследователи в исследовательской группе Stiller в MPL и LUH в сотрудничестве с MIT в настоящее время экспериментально показали функцию активации с всеоперальной точки зрения, основанную на движущихся звуковых волнах.
Он подходит для широкого спектра подходов к оптической нейронной сети и позволяет работать в так называемом измерении синтетической частоты. Работа опубликована в журнале НанофотоникаПолем
Искусственный интеллект (ИИ) широко используется и предназначен для увеличения человеческих навыков, таких как анализ данных, генерация текста и распознавание изображений. Его производительность превзошла производительность людей во многих областях, например, с точки зрения скорости. Задачи, которые займет много часов работы при выполнении вручную, могут быть выполнены за считанные секунды.
Среди других вариантов ИИ может основываться на искусственных нейронных сетях, вдохновленных мозгом. Подобно нейронам человеческого мозга, узлы нейронных сетей связаны в очень сложной структуре. В настоящее время они чаще всего реализуются с использованием цифровых соединений.
Недавний опыт обучения искусственному интеллекту, такому как крупные языковые модели, ясно дал понять, что их энергопотребление обширно и увеличится в геометрической прогрессии в ближайшие годы. Следовательно, ученые интенсивно исследуют решение и рассматривают различные физические системы, которые могут поддерживать или частично заменить электронные системы для определенных задач. Эти сети могут основываться на оптических материалах, на структурах молекул, на цепях ДНК или даже на разработке грибных структур.
Оптика и фотоника имеют много преимуществ по сравнению с обычными электронными системами
Оптика и фотоника имеет преимущество высокой полосы пропускания и кодирования информации в высокомерных символах-обоих причин ускорения нашей системы связи. Фотонные системы уже довольно продвинуты и часто позволяют параллельную обработку и соединение с установленными системами, такими как мировой интернет на основе оптических волокон. При масштабировании фотоника также имеет обещание более низкого потребления энергии для сложных задач.
Теперь исследовательские группы используют эти ресурсы и знания для реализации оптических нейронных сетей разными способами. Тем не менее, многие ключевые проблемы должны быть решены, например, в повышении масштабирования фотонного оборудования и реконфигурируемость нейронных сетей.
Функция активации с всеобще управляемой на основе звуковых волн, впервые продемонстрированных
Исследователи в лаборатории Stiller работают над оптоакустикой и, в частности, над проблемой оптических нейронных сетей, опосредованных акустическими волнами. Для масштабирования оптических нейронных сетей они теперь разработали функцию активации, которую можно контролировать всеоптически. Информация не должна быть преобразована обратно из оптики в электронный домен.
Эта разработка является важным шагом для фотонных вычислений, физической альтернативы аналоговых вычислений, которая обещает иметь возможность реализовать энергоэффективный искусственный интеллект в долгосрочной перспективе.
Простая форма нейронной сети состоит из взвешенной суммы битов входящей информации и нелинейной функции активации. Нелинейная функция активации необходима для моделей глубокого обучения, чтобы научиться решать сложные задачи.
В оптических нейронных сетях эти детали идеально реализованы и в фотонном домене. Для взвешенной суммы — оператора матрицы — множество фотонных подходов уже существует. Это не относится к нелинейной функции активации, для которой было продемонстрировано несколько подходов экспериментально.
«Долгосрочная перспектива создания более энергоэффективных оптических нейронных сетей зависит от того, способны ли мы масштабировать физические вычислительные системы, процесс, способный способствовать функции фотонной активации»,-говорит Биргит Стиллер, руководитель исследовательской группы «квантовая оптокустика».
Функция фотонной нелинейной активации является оптическим эквивалентом нелинейных функций активации, используемых в искусственных нейронных сетях, но реализован с использованием фотонных устройств вместо электроники. Он вводит нелинейность в фотонные вычислительные системы, обеспечивая всеоптические нейронные сети и ускорители оптического машинного обучения. Примерами функций активации являются функции RELU, Sigmoid или TANH, и они могут преобразовать взвешенную сумму входов в искусственную нейронную сеть.
Звуковые волны в качестве посредника для эффективной функции фотонной активации
Ученые из исследовательской группы Stiller в Институте Макс -Планка по науке о свете и Университете Лейбниза Ганновера в сотрудничестве с Дирком Энглундом из MIT теперь продемонстрировали, что звуковые волны могут быть посредником для эффективной функции фотоальной активации.
Оптическая информация не должна оставлять оптическую домену и напрямую обрабатывается в оптических волокнах или фотонных волноводах. Посредством эффекта стимулированного рассеяния Brillouin оптическая входная информация претерпевает нелинейное изменение в зависимости от уровня оптической интенсивности.
«Наша функция фотонной активации может быть настроена универсальным образом: мы показываем реализацию сигмоидной, RELU и квадратичной функции, и концепция также позволяет выполнять более экзотические функции по требованию, если это необходимо для определенных типов задач», — говорит один из двух ведущих авторов Grigorii Slinkov.
Другой ведущий автор, Стивен Беккер, добавляет: «Интересное преимущество исходит из строгого правила сопоставления фазы при стимулированном рассеянии Брилуина: различные оптические частоты-для параллельных вычислений-могут быть решены индивидуально, что может повысить вычислительную производительность нейронной сети».
Включая функцию фотонной активации в оптической нейронной сети, сохраняет полосу пропускания оптических данных, избегает электрооптического преобразования и поддерживает когерентность сигнала. Универсальное управление функцией нелинейной активации с помощью звуковых волн позволяет реализовать схему в существующих оптических волоконных системах, а также в фотонных чипах.
Больше информации:
Grigorii Slinkov et al., Всеоптическая нелинейная функция активации на основе стимулированного рассеяния Brillouin, Нанофотоника (2025). Два: 10.1515/Nanoph-2024-0513
Предоставлено обществом Макса Планка
Цитирование: Фотонные вычисления нуждаются в большей нелинейности: акустика может помочь (2025, 14 апреля), полученная 15 апреля 2025 года из этого документа, подлежит авторским праву. Помимо каких -либо справедливых сделок с целью частного исследования или исследования, никакая часть не может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только для информационных целей.
