Аналоговый нейрокомпьютер даёт шанс продлить жизнь Закона Мура

Исследователи из бельгийского Université Libre de Bruxelles разработали аналоговый нейрокомпьютер, основанный на использовании сравнительно нового класса рекуррентных нейросетей (так называемый алгоритм «reservoir computing») в сочетании с популярным обучающим методом обратного распространения ошибок.

Созданная ими система построена на базе технологий фотоники: информация в ней кодируется в интенсивности световых импульсов, распространяющихся через оптоволокно.

Для решения ей были предложены три задания: упражнение на распознавание речи, TIMIT; типичная задача для тестирования «резервуарных» компьютеров, NARMA10; и сложный нелинейный алгоритм, VARDEL5. Испытания показали, что подобная система не только лучше справляется с типичными задачами, решаемыми «резервуарными» компьютерами, но и применима к проблемам, которые прежде считались для них непосильными.

Полученные результаты свидетельствуют о потенциальных преимуществах самообучающегося оборудования для выполнения сложных операций. Кроме того, в статье для Physical Review Letters указывается, что присущие таким аналоговым системам энергетическая эффективность и сверхвысокая производительность создают предпосылки для отдаления краха Закона Мура.

В дальнейшем авторы планируют повысить быстродействие своего нейрокомпьютера на несколько порядков. Для этого они уже тестируют фотонные системы, в которых все внутренние переменные (нейроны) обрабатываются одновременно, а не поочерёдно, как в описанном эксперименте.

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 5 (2 votes)
Источник(и):

ko.com.ua