自適應光學神經網路存取數千個人工神經元
由蒂娜·霍本布洛克（Christina Hoppenbrock）報導
《明斯特大學》
簡介
現代的電腦模型，特別是複雜而潛力巨大的人工智慧應用，使得傳統的數位計算機處理方式逼近極限。新型的計算架構模擬了生物神經網路的工作原理，並帶來更快速、更節能的資料處理方法。一支研究團隊近日發展出了一種所謂事件驅動架構(Event-based Architecture)，利用光子處理器傳輸和處理資料。類似大腦的神經網路存取不斷適應的特性，使其能夠實現存取不斷變化的神經網路。這種存取的變化是學習的基礎。為了進行這項研究，明斯特大學的物理學家 Wolfram Pernice 和 Martin Salinga 以及計算機專家 Benjamin Risse，與英國埃克塞特大學和牛津大學的研究人員共同合作。有關研究成果已發表在《Science Advances》期刊上。
光學神經網路和人工神經元
機器學習中的神經網路需要由外部激勵訊號啟用的人工神經元，這些神經元與其他神經元之間具有存取。這些人工神經元之間的存取稱為突觸，就像生物神經元一樣。為了進行研究，明斯特的研究團隊使用了近 8400 個光學神經元，這些神經元由光導波結合相變材料製成。研究團隊證實了兩個神經元之間的存取確實可以變強或變弱（突觸可塑性），並且可以形成新的存取或消除現有的存取（結構可塑性）。與其他類似研究不同的是，這些突觸不是硬體元件，而是根據光脈沖的特性編碼的，也就是根據光脈沖的波長和強度。這使得能夠在單片上整合數千個神經元並進行光學存取。與傳統的電子處理器相比，基於光的處理器具有更高的頻寬，能夠執行複雜的計算任務，並且能耗更低。
基礎研究與應用
這項新方法是基礎研究。領導作者之一 Frank Brückerhoff-Plückelmann 表示：“我們的目標是開發一種光學計算架構，從而實現快速而節能的人工智慧應用計算。”相變材料是一種非揮發性材料，可以在無能源供應的情況下在非晶狀和有高度有序原子晶格的晶體結構之間切換。這種特性使得在無需能源供應的情況下實現永久資料儲存成為可能。
訓練光學神經網路
研究人員使用一種進化算法來訓練神經網路區分德語和英語文字。他們使用的識別引數是文字中的母音數量。
這一研究成果的重要性在於為未來計算技術發展方向提供了新的可能性。傳統的電子計算機面臨著效能約束和能源消耗的問題，而光學神經網路提供了一種優越的替代方案。此外光學神經網路的研究對於發展更強大的人工智慧和機器學習算法也具有重要意義。
然而這項研究還處於基礎階段，仍然需要更多的實驗和進一步的研究來解決其中的挑戰和問題。當前的成果是在實驗室環境下實現的，尚未實現在實際應用場景中。
社論與建議
迎接光學神經網路的挑戰
光學神經網路的出現為計算技術帶來了許多新的機會，但同時也面臨著一些挑戰。一方面，需要進一步改進光子處理器的效能，以實現更高的計算能力和更低的能耗。另一方面，還需要解決光波在傳輸過程中的衰減和干擾問題，以確保訊號的穩定性和可靠性。
匯入光學神經網路的應用場景
基於光學神經網路的計算技術可以應用於各個領域，包括機器學習、影象識別、自然語言處理等。例如，在自駕車領域，光學神經網路可以實現高效的感知和決策功能，提升自駕車的安全性和效能。在醫療領域，光學神經網路可以應用於醫學影像處理和疾病預測等領域，提供更準確和高效的醫療服務。
倫理和隱私問題的關注
隨著計算技術的發展，倫理和隱私問題也需要得到足夠的關注。例如，光學神經網路可能會收集和處理大量個人資料，這可能導致個人隱私的泄露。因此在推動光學神經網路的應用和發展時，需要制定相應的法律和規範，確保計算技術的發展與個人隱私和社會利益的平衡。
總之光學神經網路的開發和應用具有廣闊的前景，但同時也需要進一步的研究和社會討論來解決其中的挑戰和問題。
