研究人員開發(fā)出一種基于激光的人工神經(jīng)元，它能完全模擬生物分級神經(jīng)元的功能、動態(tài)和信息處理。這種新型激光分級神經(jīng)元的信號處理速度高達 10 GBaud（比生物分級神經(jīng)元快 10 億倍），有望在人工智能和其他類型的高級計算等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破。

人體內(nèi)有各種類型的神經(jīng)細胞，其中包括通過膜電位的連續(xù)變化來編碼信息的分級神經(jīng)元，可以進行微妙而精確的信號處理。相比之下，生物尖峰神經(jīng)元通過全或無的動作電位來傳輸信息，從而形成一種二進制形式的通信。

來自香港中文大學的研究團隊負責人Chaoran Huang說：“我們的激光分級神經(jīng)元克服了目前光子版尖峰神經(jīng)元的速度限制，并有可能實現(xiàn)更快的運行速度。通過利用其類似神經(jīng)元的非線性動力學和快速處理，我們建立了一個水庫計算系統(tǒng)，該系統(tǒng)在模式識別和序列預(yù)測等人工智能任務(wù)中表現(xiàn)出卓越的性能。”

在Optica出版集團的高影響力研究期刊《Optica》上，研究人員報告說，他們基于芯片的量子點激光分級神經(jīng)元可以達到10 GBaud的信號處理速度。他們利用這一速度在一秒鐘內(nèi)處理了 1 億次心跳或 3470 萬張手寫數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)。

圖片:laser_graded_neuron.png

Huang 說：“我們的技術(shù)可以加快時間關(guān)鍵型應(yīng)用中的人工智能決策，同時保持高準確性。我們希望，將我們的技術(shù)集成到邊緣計算設(shè)備（在數(shù)據(jù)源附近處理數(shù)據(jù)）中，將促進更快、更智能的人工智能系統(tǒng)，在未來更好地服務(wù)于現(xiàn)實世界的應(yīng)用，同時降低能耗�！�

更快的激光神經(jīng)元

基于激光的人工神經(jīng)元能夠以模仿生物神經(jīng)元行為的方式對輸入信號做出響應(yīng)，由于其超高速的數(shù)據(jù)處理速度和低能耗，這種人工神經(jīng)元正被探索作為一種顯著增強計算能力的方法。然而，迄今為止開發(fā)的大多數(shù)都是光子尖峰神經(jīng)元。這些人工神經(jīng)元的響應(yīng)速度有限，可能會出現(xiàn)信息丟失，并且需要額外的激光源和調(diào)制器。

光子尖峰神經(jīng)元的速度限制來自于這樣一個事實，即它們通常通過向激光器的增益部分注入輸入脈沖來工作。這會導(dǎo)致延遲，從而限制了神經(jīng)元的響應(yīng)速度。對于激光分級神經(jīng)元，研究人員采用了不同的方法，將射頻信號注入量子點激光器的可飽和吸收部分，從而避免了這種延遲。他們還為可飽和吸收部分設(shè)計了高速射頻墊，以產(chǎn)生一個更快、更簡單、更節(jié)能的系統(tǒng)。

Huang 說：“憑借強大的記憶效應(yīng)和出色的信息處理能力，單個激光梯度神經(jīng)元的行為就像一個小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，即使是沒有額外復(fù)雜連接的單個激光分級神經(jīng)元，也能以高性能執(zhí)行機器學習任務(wù)。”

高速存儲計算

為了進一步證明激光分級神經(jīng)元的能力，研究人員用它制作了一個蓄水池計算系統(tǒng)。這種計算方法使用一種被稱為 “水庫 ”的特殊類型網(wǎng)絡(luò)來處理與時間相關(guān)的數(shù)據(jù)，比如用于語音識別和天氣預(yù)測的數(shù)據(jù)。激光分級神經(jīng)元具有類似神經(jīng)元的非線性動力學特性和快速處理速度，因此非常適合支持高速蓄水池計算。

在測試中，由此產(chǎn)生的水庫計算系統(tǒng)在各種人工智能應(yīng)用中表現(xiàn)出了出色的模式識別和序列預(yù)測能力，尤其是長期預(yù)測能力，而且處理速度極快。例如，它每秒處理1億次心跳，檢測心律失常模式的平均準確率達到98.4%。

在這項工作中，我們使用了單個激光分級神經(jīng)元，但我們相信，級聯(lián)多個激光分級神經(jīng)元將進一步釋放它們的潛力，就像大腦中有數(shù)十億個神經(jīng)元在網(wǎng)絡(luò)中協(xié)同工作一樣。Huang 說：“我們正在努力提高激光分級神經(jīng)元的處理速度，同時還在開發(fā)一種結(jié)合級聯(lián)激光分級神經(jīng)元的深度水庫計算架構(gòu)�！�

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