Max Home IndustryМеждународная группа исследователей под руководством Технологического университета Суинберна продемонстрировала самый быстрый и мощный в мире оптический нейроморфный процессор для искусственного интеллекта (ИИ), который выполняет более 10 триллионов операций в секунду (тераопераций / с) и способен выполнять обработка сверхбольших данных.
Опубликованный в журнале Nature , этот прорыв представляет собой огромный скачок вперед для нейронных сетей и нейроморфной обработки в целом.
Искусственные нейронные сети, ключевая форма ИИ, могут «учиться» и выполнять сложные операции с широкими приложениями для компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания лиц, перевода речи, игры в стратегические игры, медицинской диагностики и многих других областей. Вдохновленные биологической структурой системы зрительной коры головного мозга, искусственные нейронные сети извлекают ключевые особенности необработанных данных для предсказания свойств и поведения с беспрецедентной точностью и простотой.
Под руководством профессора Суинберна Дэвида Мосса, доктора Синюаня (Майк) Сю (Swinburne, Университет Монаша) и выдающегося профессора Арнана Митчелла из Университета RMIT команда достигла исключительных результатов в области оптических нейронных сетей: резко увеличила скорость вычислений и вычислительную мощность. .
Команда продемонстрировала оптический нейроморфный процессор, работающий более чем в 1000 раз быстрее, чем любой предыдущий процессор, при этом система также обрабатывает сверхбольшие изображения рекордного размера — этого достаточно для достижения полного распознавания изображения лица, что есть у других оптических процессоров. не удалось выполнить.
«Этот прорыв был достигнут с помощью« оптических микрогребней », как и наша мировая рекордная скорость передачи данных в Интернете, о которой сообщалось в мае 2020 года», — говорит профессор Мосс, директор Центра оптических наук Суинберна и недавно названный одним из ведущих научных лидеров Австралии. по физике и математике в области оптики и фотоники от The Australian.
Хотя современные электронные процессоры, такие как Google TPU, могут работать со скоростью более 100 тераоператоров в секунду, это достигается с помощью десятков тысяч параллельных процессоров. В отличие от этого, оптическая система, продемонстрированная командой, использует один процессор и была создана с использованием новой техники одновременного чередования данных по времени, длине волны и пространственным измерениям с помощью встроенного источника микрогребенок.
Микрочесы — это относительно новые устройства, которые действуют как радуга, состоящие из сотен высококачественных инфракрасных лазеров на одном чипе. Они намного быстрее, меньше, легче и дешевле, чем любой другой оптический источник.
«За 10 лет, прошедших с момента их изобретения, интегрированные микросхемы на основе микрогребней стали чрезвычайно важными, и очень приятно видеть, как они обеспечивают эти огромные достижения в области передачи и обработки информации. Микрогребни открывают для нас огромные перспективы. чтобы удовлетворить ненасытную потребность мира в информации, — говорит профессор Мосс.
«Этот процессор может служить универсальным интерфейсом со сверхвысокой пропускной способностью для любого нейроморфного оборудования — оптического или электронного, — обеспечивая доступность машинного обучения для обработки больших объемов данных в режиме реального времени», — говорит соавтор книги исследование, доктор Сюй, выпускник Суинберна и научный сотрудник факультета инженерии электрических и компьютерных систем Университета Монаша.
«В настоящее время мы получаем краткую информацию о том, как будут выглядеть процессоры будущего. Это действительно показывает нам, насколько резко мы можем масштабировать мощность наших процессоров за счет инновационного использования микрогребней», — объясняет д-р Сюй. < / p>
Профессор Митчелл из RMIT добавляет: «Эта технология применима ко всем формам обработки и связи — она окажет огромное влияние. В долгосрочной перспективе мы надеемся реализовать полностью интегрированные системы на кристалле, что значительно снизит стоимость и потребление энергии».
«Сверточные нейронные сети сыграли центральную роль в революции искусственного интеллекта, но существующие кремниевые технологии все чаще представляют собой узкое место в скорости обработки и энергоэффективности», — говорит ключевой сторонник исследовательской группы профессор Дэмиен Хикс из Суинберна и Уолтера. Институт Элизабет Холл.
Он добавляет: «Этот прорыв показывает, как новая оптическая технология делает такие сети более быстрыми и эффективными, и является убедительной демонстрацией преимуществ междисциплинарного мышления, заключающегося в наличии вдохновения и смелости, чтобы взять идею из одной области и использовать его для решения фундаментальной проблемы в другом «.