Gasgoo Automotive News Теперь алгоритмы глубокого обучения,Исследователипредлагаютподключаемуюдифракционнуюнейроннуюсетьнаосновеметаповерхностей основанные на искусственных нейронных сетях, произвели революцию в методах обработки информации во многих областях науки и техники и применяются для многих конкретных задач, таких как классификация изображений, шифрование изображений, распознавание речи и язык. перевод средний. Однако с развитием алгоритмов искусственного интеллекта возникает огромное противоречие между вычислительной мощностью, необходимой искусственным нейронным сетям, и вычислительной мощностью, обеспечиваемой электронными чипами.

Замедление действия закона Мура в «эру постмура» и ограничения архитектуры фон Неймана привели к высокому энергопотреблению и проблемам, отнимающим много времени в существующих вычислительных архитектурах.

Дифракционные нейронные сети, использующие свет в качестве среды, обладают преимуществами быстрой скорости вычислений, высокой степени параллелизма и низкого энергопотребления при передаче.Они могут моделировать искусственные нейронные сети для высокоскоростных вычислений и решать проблемы вычислительной мощности и энергии. потребление.

В последние годы полностью оптические дифракционные нейронные сети широко используются и проверяются при обработке изображений и распознавании объектов. Дифракционные нейронные сети обычно состоят из нескольких дифракционных слоев.Единичную структуру внутри каждого дифракционного слоя можно рассматривать как нейрон.Нейроны в разных дифракционных слоях связаны друг с другом посредством дифракции света.

Дифракционные нейронные сети широко изучаются в области распознавания изображений, линейных матричных операций, логических операций и формирования луча.

В настоящее время дифракционные нейронные сети обычно применяются в терагерцовом и микроволновом диапазонах частот, но добиться комплексной миниатюризации по-прежнему сложно и отсутствует возможность реконфигурации. По сравнению с традиционными дифракционными оптическими элементами метаповерхности более компактны в оптическом диапазоне и могут одновременно управлять амплитудой и фазой света, изменяя форму, размер и расположение метаатомов внутри метаповерхности. Использование метаповерхностей для реализации дифракционных нейронных сетей может помочь реализовать миниатюрные интеллектуальные интегрированные оптические устройства.

Источник: Gasgoo

Автор: Fairy