Un réseau neuronal optique adaptatif connecte des milliers de neurones artificiels

Les modèles informatiques modernes – par exemple pour les programs d’intelligence artificielle complexes et puissantes – poussent les processus informatiques numériques traditionnels dans leurs retranchements. De nouveaux varieties d’structure informatique, qui imitent les principes de fonctionnement des réseaux de neurones biologiques, promettent un traitement des données plus rapide et plus économe en énergie.

Une équipe de chercheurs a développé une structure dite événementielle, utilisant des processeurs optiques dans lesquels les données sont transmises et traitées par los angeles lumière. À l’instar du cerveau, cela permet d’adapter en permanence les connexions au sein du réseau neuronal. Ces connexions variables constituent los angeles base des processus d’apprentissage.

Pour les besoins de l’étude, une équipe travaillant au Collaborative Analysis Middle 1459 (Good Subject) – dirigée par les physiciens Professeur Wolfram Bernes et Professeur Martin Salinga et l’informaticien Professeur Benjamin Rees, tous de l’Université de Munster – a collaboré avec des chercheurs du Universités d’Exeter et d’Oxford au Royaume-Uni. L’étude a été publiée dans los angeles revue Avancement de los angeles science.

Ce qu’il faut pour un réseau neuronal dans l’apprentissage automatique, ce sont des neurones artificiels activés par des signaux excitateurs externes et qui ont des connexions avec d’autres neurones. Les connexions entre ces neurones artificiels sont appelées synapses, tout comme les connexions biologiques.

Dans leur étude, l’équipe de chercheurs de Münster a utilisé un réseau d’environ 8 400 neurones optiques constitué d’un matériau à changement de segment couplé à un information d’onde, et l’équipe a montré que los angeles connexion entre deux de ces neurones peut en réalité devenir plus distinctiveness ou plus faible (synaptique ). Plasticité) et que de nouvelles connexions peuvent être formées ou que des connexions existantes peuvent être supprimées (plasticité structurelle).

Contrairement à d’autres études similaires, les synapses n’étaient pas des objets physiques, mais étaient codées en raison des propriétés des impulsions optiques, c’est-à-dire en raison de los angeles longueur d’onde en query et de l’intensité de l’impulsion optique. Cela a permis de regrouper plusieurs milliers de neurones sur une seule puce et de les connecter optiquement.

Par rapport aux processeurs électroniques conventionnels, les processeurs basés sur los angeles lumière offrent une bande passante beaucoup plus élevée, permettant d’effectuer des tâches informatiques complexes avec une consommation d’énergie inférieure. Cette nouvelle approche consiste en une recherche fondamentale. “Notre objectif est de développer une structure informatique optique qui permettra à lengthy terme de calculer des programs d’IA de manière rapide et économe en énergie”, explique Frank Bruckerhoff-Blockelmann, l’un des principaux auteurs.

Une substance non risky à changement de segment peut être commutée entre une construction amorphe et une construction cristalline avec un réseau atomique hautement ordonné. Cette fonctionnalité permet de stocker les données en permanence même sans alimentation électrique.

Les chercheurs ont testé les performances du réseau neuronal à l’aide d’un algorithme évolutif pour l’entraîner à distinguer les textes allemands des textes anglais. Le paramètre de reconnaissance utilisé était le nombre de voyelles dans le texte.