Los investigadores han desarrollado una neurona artificial basada en láser que imita completamente las funciones, la dinámica y el procesamiento de información de las neuronas biológicamente clasificadas. Con velocidades de procesamiento de señales de 10 Gbaud (mil millones de veces más rápidas que sus contrapartes biológicas), la nueva neurona graduada con láser podría conducir a avances en áreas como la inteligencia artificial y otros tipos de computación avanzada.
El cuerpo contiene una variedad de células nerviosas, incluidas neuronas jerárquicas que codifican información a través de cambios continuos en el potencial de membrana, lo que permite un procesamiento de señales preciso y exacto. Por el contrario, las neuronas biológicas transmiten información utilizando potenciales de acción de todo o nada, creando una forma de comunicación más binaria.
“Nuestra neurona graduada con láser supera las limitaciones de velocidad de las versiones fotónicas actuales de neuronas con picos y tiene el potencial de funcionar aún más rápido”, dijo el líder del equipo de investigación, Chaoran Huang, de la Universidad China de Hong Kong. “Al aprovechar su dinámica no lineal similar a la de una neurona y su procesamiento de alta velocidad, creamos un sistema informático de depósito que funciona excepcionalmente bien en tareas de inteligencia artificial como el reconocimiento de patrones y la predicción de secuencias”.
i ÓpticoEn el Journal for High-Impact Research de Optica Publishing Group, los investigadores informan que su neurona graduada con láser de puntos cuánticos basada en un chip puede alcanzar velocidades de procesamiento de señales de 10 GBaud. Utilizaron esta velocidad para procesar datos de 100 millones de latidos o 34,7 millones de imágenes digitales escritas a mano en sólo un segundo.
“Nuestra tecnología puede acelerar la toma de decisiones de IA en aplicaciones en las que el tiempo es crítico manteniendo al mismo tiempo una alta precisión”, afirmó Huang. “Esperamos que la integración de nuestra tecnología en dispositivos informáticos de vanguardia, que procesan datos más cerca de su fuente, facilite sistemas de IA mejores y más rápidos en el futuro con un menor consumo de energía para aplicaciones del mundo real. Las aplicaciones funcionarán mejor”.
La neurona láser más rápida
Las neuronas artificiales basadas en láser, que pueden responder a las señales de entrada de una manera que imita el comportamiento de las neuronas biológicas, pueden mejorar significativamente la informática gracias a su velocidad de procesamiento de datos extremadamente rápida y su bajo consumo de energía. Se están explorando métodos. Sin embargo, la mayoría de las desarrolladas hasta ahora son neuronas fotónicas. Estas neuronas artificiales tienen una velocidad de respuesta limitada, pueden sufrir pérdida de información y requieren fuentes láser y moduladores adicionales.
El límite de velocidad de las neuronas fotónicas proviene del hecho de que normalmente funcionan inyectando un pulso de entrada en la sección de ganancia del láser. Esto provoca un retraso que limita la rapidez con la que la neurona puede responder. Para las neuronas clasificadas con láser, los investigadores utilizaron un método diferente aplicando señales de radiofrecuencia a la sección de absorción sintonizable del láser de punto cuántico, lo que evita este retraso. También diseñaron almohadillas de radiofrecuencia de alta velocidad para la sección de absorción saturable para producir un sistema rápido, simple y altamente eficiente desde el punto de vista energético.
“Con poderosos efectos de memoria y excelentes capacidades de procesamiento de información, una neurona graduada con láser puede comportarse como una red neuronal en miniatura”, dijo Huang. “Por lo tanto, incluso una sola neurona graduada con láser puede realizar tareas de aprendizaje automático con alta eficiencia sin conexiones complejas adicionales”.
Computación de yacimientos de alta velocidad
Para demostrar aún más las capacidades de sus neuronas graduadas con láser, los investigadores las utilizaron para construir un sistema informático de depósito. Este método computacional utiliza un tipo especial de red llamada depósito para procesar datos dependientes del tiempo, como Se utiliza para reconocimiento de voz y pronóstico del tiempo. La dinámica no lineal similar a la de las neuronas y la rápida velocidad de procesamiento de las neuronas graduadas con láser las hacen ideales para soportar la computación de reservorios de alta velocidad. es
En las pruebas, el sistema informático de depósito resultante mostró un excelente reconocimiento de patrones y predicción de secuencias, especialmente predicción a largo plazo, en diversas aplicaciones de inteligencia artificial con alta velocidad de procesamiento. Por ejemplo, procesó 100 millones de latidos por segundo y detectó patrones arrítmicos con una precisión promedio del 98,4%.
“En este trabajo, utilizamos una sola neurona graduada con láser, pero creemos que disparar múltiples neuronas graduadas con láser desbloqueará su potencial, al igual que los miles de millones de neuronas en el cerebro”, dijo Huang que trabajan juntas en redes. dicho. “Estamos trabajando para mejorar la velocidad de procesamiento de nuestras neuronas graduadas con láser y al mismo tiempo desarrollamos una arquitectura informática de depósito profundo que incluye neuronas graduadas con láser”.
