光学神经计算最重要的特点是,几乎不消耗能量,且因其有内在的并行性可大大加快计算速度。与此前光学神经计算不同,喻宗夫团队的研究没有遵循数字神经网络架构,也不采用分层前馈网络,而是利用光学反射连接各个激活单元。正是这种光反射作为反馈机制,从而导致了丰富的波动结果。
这是一种无需分层的连续人工神经计算系统。这套系统利用了特意嵌入玻璃中的石墨烯和小气泡。当目标图像的光线穿过玻璃 AI 时,其路径就会被这些气泡和石墨烯反射或折射而造成弯曲,弯曲后的光线会聚焦到玻璃另一侧 10 个点中的某个点上。玻璃都能计算了?这世界越来越玄幻了。
图丨玻璃 AI 的原理。(a)传统的人工神经网络架构,其中信息只能向前传播; (b)玻璃 AI 系统的光学神经网络,采用通过具有线性和非线性散射体的光进行神经计算。(来源:喻宗夫)
图丨玻璃 AI 的工作过程。(a)系统经过训练以识别手写数字,输入波将图像编码为光能强度分布。(b)数字 2 的两个样本。 可以看出,两个 2 的光能场分布不同,但是它们被识别为 2。(c)两个 8 的光能场分布不同,它们都被识别为 8。(来源:喻宗夫)
刚看到这篇文就转过来了。其中的原理我觉得是正确的,过程我是不懂的。
这是不是揭示了万物互联的时代真要来临了?人不过是一段比较复杂的数据?一种算法?
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