全新硅芯片能精准分发光信号
有望满足神经网络的复杂线路需求
科技日报北京7月30日电 (实习生郭子朔)据物理学家组织网近日报道,美国国家标准与技术研究院(NIST)的研究人员研制出一种硅芯片,它精准分发光信号的能力,为未来的神经网络研究提供了一种潜在设计方法。
人脑拥有数十亿神经元(神经细胞),每个神经元之间都存在着上千个连接点。许多研究项目致力于制造人工神经网络电路来模拟大脑,但是,像半导体电路这类传统电子器件,通常无法满足正常运作的神经网络中极其复杂的线路需求。
NIST团队建议使用光取代电流作为信号媒介。在解决复杂问题方面,神经网络已展示出卓越的能力,比如快速识别模式类型和精确分析数据等。光的应用则将进一步加快信号传播速度,并消除电荷干扰。
NIST团队物理学家杰夫·奇利斯说:“光的优点在于可进一步优化神经网络的性能,使其能进行精确的科学性数据分析,例如搜索类地行星以及用于量子信息科学等,并加速高智能无人驾驶汽车控制系统的开发研究。”
图为NIST的片上网格精确分发光信号,展示了神经网络的潜在新型设计方案。三维结构实现了复杂的布线方案,这是模仿大脑所必需的。光信号可以比电信号传播得更远更快。
据报道,NIST设计的芯片通过两层光子波导的垂直堆叠,攻克了光信号应用中的主要难题。这种结构将光限制于狭小的路线中进行光信号路由,这很大程度上类似于采用电线路由电信号。这种三维设计使复杂的路由机制得以运行,进而完成模仿神经系统运作过程的必要步骤。
研究人员表示,激光通过光纤传输到芯片中。根据选定的光的强度以及分布模式,芯片会将每个输入路由到输出组。为评估输出结果,他们制作出输出信号的图像。结果表明,该种方法的最终输出高度均匀,误差率低,实现了精准的功率分布。
研究团队表示,他们真正做到了两件事。一是开始运用三维设计模型实现传输中更多的光学连接;另外,新型测量技术的成功开发使得光子系统中众多设备的特性得以体现。随着人们对于光电子神经系统的大规模深入研究,这两种突破将会起到至关重要的作用。
总编辑圈点
神经网络已经是人工智能界的当红技术,无论是图像识别、人脸识别还是自然语言处理,都要用到神经网络。神经网络确实强大,却也恰恰因为它的强大,对最底层芯片提出了新挑战。可以预见的是,传统芯片总有一天会无法负荷人工智能时代提出的计算要求,此时,“光”闪亮登场,被寄予厚望——用光路代替电路,数据传输和处理速度能变得更快。已有很多团队在研发光学芯片,不过,成果一般都还处在实验室阶段,走向工业化还要考虑成本、一致性和稳定性等诸多因素。
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