光子计算如何助力人工智能

发布时间：2023-05-11 11:06:01 所属栏目：外闻来源：

导读：深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它已经在图像识别、自然语言处理、医疗诊断等领域取得了显著的成果。然而，深度学习需要大量的计算资源和能源，这限制了其在实际应用中的发展。为了解决这个问题，科学家们一

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它已经在图像识别、自然语言处理、医疗诊断等领域取得了显著的成果。然而，深度学习需要大量的计算资源和能源，这限制了其在实际应用中的发展。为了解决这个问题，科学家们一直在寻找更加高效和节能的深度学习方法。最近，一项名为“光子神经网络”的技术引起了广泛关注。这项技术利用光子器件来实现深度学习，具有高速、低功耗等优点。

研究团队设计了一种三层、四端口硅光子神经网络，并使用可编程相移器和光功率监测来解决分类任务。他们采用“原位反向传播”（in situ backpropagation）方法来训练神经网络，这是一种光子模拟传统神经网络训练方法的新技术。具体来说，在该技术中，通过干涉前向和后向传播的光，来测量相移器电压的反向传播梯度。非线性函数它们的导数是O（N）的计算复杂度，而最耗时的O（N^2）操作则通过光学加速实现。实验结果表明，该技术与数字模拟相比具有相似的性能（测试准确率> 94%），并且具有可扩展性。

反向传播是神经网络的一个学习过程，它调整从网络输出层到网络输入层的权重，从而实现对特定任务的有效“学习”。这是通过最小化网络预测和已知真实值之间的距离来实现的。反向传播是当今人工智能中最流行的学习算法。在光子芯片方面，芯片参数的训练通常是离线进行的，使用计算机上的模拟芯片模型。在该论文中，研究团队通过在光子芯片上实现反向传播，在训练问题上取得了进展。利用该光子芯片可实现梯度的光学计算，分为模拟信号的前向传播、误差信号的后向传播、和信号的前向传播和梯度计算三个过程。数字或模拟处理最终产生梯度结果，使该光子芯片能有效地校学网络。

与传统电子电路相比，光子电路（Circuit，亦称“回路”）在速度和效率方面有很大的优势。这一点很重要，因为传统技术实现神经网络的功耗每6到8个月就会翻一番，这使得能源效率成为人工智能硬件开发的关键因素。光子电路具有比传统电子电路更快、更节能的潜力，因为它们使用光而不是电来传输信息。光的传播速度比电子快得多，这意味着光子电路处理信息的速度可能比电子电路快得多。此外，由于发出来的光不像发电那样能够产生热量，光子电路相比而言有可能比电子电路更大程度地节能。

因此，这项技术的优点在于它可以大幅降低深度学习的能源消耗，从而降低成本并提高效率。这对于需要大量计算资源和能源的深度学习应用来说尤为重要。例如，在图像识别领域，深度学习需要处理大量的图像数据，这需要大量的计算资源和能源。而采用光子神经网络技术，则可以实现更快速、更节能的图像识别。

总之，光子神经网络技术是一项非常有前途的技术，在深度学习领域具有很大的创新，可以为深度学习应用提供更高效、更节能的解决方案，在未来可能会对深度学习领域产生重要影响。虽然该技术目前还处于实验阶段，但是它已经展示了其在节能、高效方面的优势，并且具有广泛的应用前景。

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的研究者开始关注如何利用新型硬件来提高人工智能系统的性能。其中，光子计算作为一种新型的计算方式，备受关注。下面简单介绍光子计算在人工智能领域的应用前景。

（编辑：汽车网）

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