HONGKONG / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Entwicklung eines laserbasierten künstlichen Neurons, das die Funktionen und die Informationsverarbeitung eines biologischen Neurons nachahmt, könnte die KI-Entwicklung maßgeblich vorantreiben.
Die jüngste Entwicklung eines laserbasierten künstlichen Neurons, das die Funktionen eines biologischen Neurons nachahmt, könnte die KI-Entwicklung revolutionieren. Mit einer Signalverarbeitungsgeschwindigkeit von 10 GBaud, was eine Milliarde Mal schneller ist als seine biologischen Gegenstücke, eröffnet dieses neuronale Modell neue Möglichkeiten in der künstlichen Intelligenz und fortschrittlichen Rechenanwendungen.
Im menschlichen Körper gibt es verschiedene Arten von Nervenzellen, darunter auch die sogenannten Gradientenneuronen, die Informationen durch kontinuierliche Änderungen des Membranpotentials kodieren. Diese ermöglichen eine subtile und präzise Signalverarbeitung. Im Gegensatz dazu übertragen biologische spiking Neuronen Informationen durch Alles-oder-Nichts-Aktionspotentiale, was eine binärere Kommunikationsform darstellt.
Chaoran Huang von der Chinese University of Hong Kong, der Leiter des Forschungsteams, erklärte, dass das laserbasierte Gradientenneuron die Geschwindigkeitsbegrenzungen aktueller photonischer spiking Neuronen überwindet und sogar noch schneller arbeiten könnte. Durch die Nutzung seiner neuronalen nichtlinearen Dynamik und schnellen Verarbeitung haben die Forscher ein Reservoir-Computing-System aufgebaut, das außergewöhnliche Leistungen bei KI-Aufgaben wie Mustererkennung und Sequenzvorhersage zeigt.
In der Fachzeitschrift Optica berichten die Forscher, dass ihr chipbasiertes Quantenpunkt-Laser-Gradientenneuron eine Signalverarbeitungsgeschwindigkeit von 10 GBaud erreicht. Diese Geschwindigkeit nutzten sie, um Daten von 100 Millionen Herzschlägen oder 34,7 Millionen handgeschriebenen digitalen Bildern in nur einer Sekunde zu verarbeiten.
Huang betonte, dass ihre Technologie die KI-Entscheidungsfindung in zeitkritischen Anwendungen beschleunigen könnte, während sie eine hohe Genauigkeit beibehält. Die Integration dieser Technologie in Edge-Computing-Geräte, die Daten in der Nähe ihrer Quelle verarbeiten, könnte schnellere und intelligentere KI-Systeme ermöglichen, die reale Anwendungen besser bedienen und gleichzeitig den Energieverbrauch reduzieren.
Laserbasierte künstliche Neuronen, die auf Eingangssignale reagieren können, um das Verhalten biologischer Neuronen zu imitieren, werden als Möglichkeit erforscht, das Computing erheblich zu verbessern, dank ihrer ultraschnellen Datenverarbeitungsgeschwindigkeiten und ihres niedrigen Energieverbrauchs. Die meisten bisher entwickelten Modelle waren jedoch photonische spiking Neuronen, die eine begrenzte Reaktionsgeschwindigkeit aufweisen, Informationsverluste erleiden können und zusätzliche Laserquellen und Modulatoren erfordern.
Die Geschwindigkeitsbegrenzung photonischer spiking Neuronen resultiert aus der Tatsache, dass sie typischerweise durch das Einspritzen von Eingangspulsen in den Verstärkungsbereich des Lasers arbeiten. Dies verursacht eine Verzögerung, die die Reaktionsgeschwindigkeit des Neurons begrenzt. Für das laserbasierte Gradientenneuron verwendeten die Forscher einen anderen Ansatz, indem sie Hochfrequenzsignale in den sättigbaren Absorptionsbereich des Quantenpunktlasers einspritzten, was diese Verzögerung vermeidet. Sie entwarfen auch Hochgeschwindigkeits-Hochfrequenzpads für den sättigbaren Absorptionsbereich, um ein schnelleres, einfacheres und energieeffizienteres System zu schaffen.
Mit leistungsstarken Gedächtniseffekten und hervorragenden Informationsverarbeitungskapazitäten kann ein einzelnes laserbasiertes Gradientenneuron wie ein kleines neuronales Netzwerk agieren. Daher kann selbst ein einzelnes laserbasiertes Gradientenneuron ohne zusätzliche komplexe Verbindungen maschinelle Lernaufgaben mit hoher Leistung ausführen.
Um die Fähigkeiten ihres laserbasierten Gradientenneurons weiter zu demonstrieren, nutzten die Forscher es, um ein Reservoir-Computing-System zu erstellen. Diese Rechenmethode verwendet eine spezielle Art von Netzwerk, bekannt als Reservoir, um zeitabhängige Daten wie die für Spracherkennung und Wettervorhersage zu verarbeiten. Die neuronale nichtlineare Dynamik und die schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit des laserbasierten Gradientenneurons machen es ideal für die Unterstützung von Hochgeschwindigkeits-Reservoir-Computing.
In Tests zeigte das resultierende Reservoir-Computing-System eine hervorragende Mustererkennung und Sequenzvorhersage, insbesondere bei langfristigen Vorhersagen, in verschiedenen KI-Anwendungen mit hoher Verarbeitungsgeschwindigkeit. Beispielsweise verarbeitete es 100 Millionen Herzschläge pro Sekunde und erkannte arrhythmische Muster mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von 98,4 %.
Huang äußerte die Hoffnung, dass durch das Kaskadieren mehrerer laserbasierter Gradientenneuronen deren Potenzial weiter freigesetzt wird, ähnlich wie das Gehirn Milliarden von Neuronen in Netzwerken zusammenarbeiten lässt. Das Team arbeitet daran, die Verarbeitungsgeschwindigkeit ihres laserbasierten Gradientenneurons zu verbessern und eine tiefe Reservoir-Computing-Architektur zu entwickeln, die kaskadierte laserbasierte Gradientenneuronen integriert.
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