人工知能に関する新しい画期的な発見 (AI) 最近、研究論文で紹介されました.
米国のジョージワシントン大学の研究者は、コンピューティングに電気ではなく光を使用すると、より強力なAIを作成できることを発見しました.
より強力なAIのために電気の代わりに光を使用する
A 紙 ジャーナルに掲載されたAppliedPhysicsReviewsは、ニューラルネットワークに必要な計算を実行するための新しい方法を提案しています, 電気の代わりに光を使う.
この方法は、行列の乗算を並列に実行するフォトニックテンソルコアに基づいています。, 現在の深層学習パラダイムの速度と効率を改善する.
言い換えると, 新しい方法は、機械学習ニューラルネットワークの速度と効率を改善するように設計されています. ニューラルネットワークは、人間の脳を模倣する一連のアルゴリズムとして説明できます. パターンを認識するように設計されています. また、一種の機械知覚を使用して感覚データを解釈し、生の入力にラベルを付けたりクラスター化したりします. 簡単に言った, ニューラルネットワーク データのクラスター化と分類に役立ちます.
今まで, 機械学習プロセッサは、データの処理に必要な電力によって複雑な操作を実行するのに制限があります. 複雑なデータにはより大きな力が必要. ニューラルネットワークのもう1つの制限は、プロセッサとメモリ間の電子データの移行が遅いことです。.
幸運, 研究者は、ニューラルネットワーク内で光子を使用することによってこれを改善する方法を発見しました (テンソル) 処理装置 (まもなくTPU) これらの制限を克服し、より強力で効率的な人工知能を作成する.
マリオMiscuglioによって説明されているように, 研究者の一人, チームが発見した “効率的な光メモリを統合する統合フォトニックプラットフォームは、テンソルプロセッシングユニットと同じ操作を取得できます, しかし、それらは電力の一部を消費し、より高いスループットを持っています“.
「「適切に訓練されたとき, [プラットフォーム] 光速で干渉を行うために使用できます,」研究者は付け加えた.
革新的なプロセッサはどこに適用できますか? 新しいテクノロジーの潜在的なアプリケーションには、5Gおよび6Gネットワークが含まれます. これらのプロセッサは、大量のデータ処理を実行するデータセンターでも利用できます。.
ミレーナ・ディミトロワ
プロジェクトの開始以来SensorsTechForumに所属しているインスピレーションを得たライター兼コンテンツマネージャー. の専門家 10+ 魅力的なコンテンツの作成における長年の経験. ユーザーのプライバシーとマルウェア開発に焦点を当てています, 彼女はサイバーセキュリティが中心的な役割を果たす世界を強く信じています. 常識が意味をなさない場合, 彼女はメモを取るためにそこにいます. それらのメモは後で記事になる可能性があります! Milena@Milenyimをフォローする
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