Ученые создали нейронную сеть, использующую свет вместо электричества

Учеными создана способная распознавать цифры нейронная сеть, использующая не электрический сигнал, а свет лазера. О достижении рассказывает статья, опубликованная в журнале Science группой во главе с Эйдоганом Озканом (Aydogan Ozcan) из Калифорнийского университета.

"Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) подробно рассказывали о том, как работает нейронная сеть. Вкратце напомним, что она состоит из множества отдельных элементов ("нейронов"), соединённых между собой. Каждый "нейрон" получает сигнал от своих собратьев, умножает его на те или иные коэффициенты, складывает и передаёт дальше то, что получилось. По мере того как нейронная сеть обучается, значения коэффициентов оптимизируются для выполнения той или иной задачи. Примерно так работает и человеческий мозг.

Как правило, нейронные сети имитируют на обычных компьютерах. То есть сеть представляет собой программу, которая запускается на классической ЭВМ. Однако иногда подобную систему реализуют "в железе", физически изготавливая нейроны как отдельные детали устройства. Это нужно, например, для аппаратов, которые требуется сделать как можно более живучими, в частности, космических зондов и военной техники. Ведь "нейронный" компьютер, в отличие от классического, устойчив к поломкам. Потеря даже значительной части отдельных нейронов ухудшает работу сети, но не выводит её из строя полностью.

Команда Озкана реализовала крайне необычную нейронную сеть. Вместо электрических сигналов в ней используется свет лазера.

Устройство состоит из нескольких пластиковых пластин сложной структуры, напечатанных на 3D-принтере. Каждая из них представляет собой слой нейронов. Нейрон может отразить свет или пропустить его за счёт прозрачности.

В экспериментах авторы использовали пять параллельных друг другу пластин. В зависимости от того какое изображение располагалось перед первой из них, свет пробивался или не пробивался через тот или иной нейрон ко второй пластине, затем к третьей и так далее. Так реализуется алгоритм глубокого обучения. На выходе сформируется изображение, которое является "кодом" распознанного объекта.

Чтобы проверить работоспособность схемы, физики научили свою нейронную сеть распознавать цифры от 0 до 9. Для этого ей было показало 55 тысяч изображений. После того как закончился обучающий этап, система верно опознавала цифру в 95% случаев.

Как отмечает издание TechXplore, подобные устройства можно использовать для быстрой обработки изображений, например, поиска лиц в толпе движущихся людей. Такие оптические приборы могут быть встроены прямо в видеокамеры.

К слову, на страницах проекта "Вести.Наука" можно также узнать о системах, которые успешно обучаются подражать героям видеороликов, проходить лабиринты и находить новорождённые планеты. Не обошли мы стороной и необычные оптические технологии, рассказав, как превратить оптоволокно в сейсмограф.