Pulsar - wyjątkowy portal naukowy. Pulsar - wyjątkowy portal naukowy. Shutterstock
Technologia

AI. Fizycy idą na pomoc informatykom

Tradycyjne metody szkolenia sztucznej inteligencji wymagają dużej mocy obliczeniowej, a co za tym idzie – energii. Szuka się nowych rozwiązań, niewzorowanych na biologicznych.

Jednym z takich rozwiązań może być nowatorskie podejście zaproponowane przez Zhiwei Xue i jego współpracowników, które polega na szkoleniu sieci neuronowych z wykorzystaniem systemów optycznych. Wiele sieci neuronowych opiera się na procesie zwanym propagacją wsteczną, który pozwala na zmniejszanie ilości generowanych błędów poprzez aktualizację warstw ukrytych sieci. Jednak w przypadku sieci optycznych, które do przetwarzania informacji wykorzystują światło, propagacja wsteczna jest trudna do zrealizowania, ponieważ te systemy mają wyraźnie określone wejścia i wyjścia, co uniemożliwia tradycyjny przepływ informacji zwrotnej.

Aby przezwyciężyć ten problem, badacze zastosowali tzw. zasadę wzajemności Lorentza, zgodnie z którą światło może podróżować przez system optyczny w obu kierunkach. Dzięki temu możliwe stało się symulowanie propagacji wstecznej, co z kolei umożliwiło szkolenie sieci neuronowych poprzez propagację do przodu. Nowa metoda, nazwana w pełni jednokierunkowym uczeniem, pozwala na efektywne szkolenie sieci bez konieczności przesyłania informacji wstecz.

Potencjalne korzyści płynące z tego podejścia są ogromne. Optymalne wykorzystanie systemów optycznych do trenowania sieci neuronowych mogłoby zrewolucjonizować branżę, oferując szybkie i energooszczędne możliwości obliczeniowe.

Badania nad integracją dwóch systemów napotykają na wiele wyzwań. Jednym z nich jest konieczność zoptymalizowania procesów zamiany informacji z analogowej na cyfrową, co może spowalniać czas przetwarzania i zwiększać zużycie energii. Przyszłość optycznych sieci neuronowych wydaje się mimo to obiecująca. Wykorzystywanie praw fizyki rządzących systemem, zamiast odtwarzania algorytmów zoptymalizowanych dla tradycyjnych komputerów, może otworzyć nowe możliwości w dziedzinie uczenia maszynowego. Konieczne będą jednak dalsze badania nad adaptacyjnością oraz skalowalnością.


Dziękujemy, że jesteś z nami. To jest pierwsza wzmianka na ten temat. Pulsar dostarcza najciekawsze informacje naukowe i przybliża najnowsze badania naukowe. Jeśli korzystasz z publikowanych przez Pulsar materiałów, prosimy o powołanie się na nasz portal. Źródło: www.projektpulsar.pl.

Ta strona do poprawnego działania wymaga włączenia mechanizmu "ciasteczek" w przeglądarce.

Powrót na stronę główną