Los investigadores han desarrollado una neurona synthetic basada en láser que emula completamente las funciones, la dinámica y el procesamiento de información de una neurona biológica graduada. Con una velocidad de procesamiento de señales de 10 GBauds (mil millones de veces más rápida que sus contrapartes biológicas), la nueva neurona graduada con láser podría conducir a avances en campos como la inteligencia synthetic y otros tipos de computación avanzada.
El cuerpo contiene varios tipos de células nerviosas, incluidas neuronas graduadas que codifican información a través de cambios continuos en el potencial de membrana, lo que permite un procesamiento de señales sutil y preciso. Por el contrario, las neuronas biológicas transmiten información utilizando potenciales de acción de todo o nada, creando una forma de comunicación más binaria.
“Nuestra neurona graduada con láser supera las limitaciones de velocidad de las versiones fotónicas actuales de neuronas con picos y tiene el potencial de funcionar aún más rápido”, dijo el líder del equipo de investigación, Chaoran Huang, de la Universidad China de Hong Kong. “Al aprovechar su dinámica no lineal related a la de una neurona y su rápido procesamiento, construimos un sistema informático de depósito que demuestra un rendimiento excepcional en tareas de IA como el reconocimiento de patrones y la predicción de secuencias”.
En ópticala revista de investigación de alto impacto de Optica Publishing Group, los investigadores informan que su neurona graduada con láser de puntos cuánticos basada en un chip puede alcanzar una velocidad de procesamiento de señales de 10 GBaud. Utilizaron esta velocidad para procesar datos de 100 millones de latidos o 34,7 millones de imágenes digitales escritas a mano en sólo un segundo.
“Nuestra tecnología podría acelerar la toma de decisiones de IA en aplicaciones en las que el tiempo es crítico manteniendo al mismo tiempo una alta precisión”, afirmó Huang. “Esperamos que la integración de nuestra tecnología en dispositivos informáticos de vanguardia, que procesan datos cerca de su fuente, facilite sistemas de IA más rápidos e inteligentes que sirvan mejor a las aplicaciones del mundo actual con un menor consumo de energía en el futuro”.
Neuronas láser más rápidas
Las neuronas artificiales basadas en láser, que pueden responder a señales de entrada de una manera que imita el comportamiento de las neuronas biológicas, se están explorando como una forma de mejorar significativamente la informática gracias a sus velocidades de procesamiento de datos ultrarrápidas y su bajo consumo de energía. Sin embargo, la mayoría de las desarrolladas hasta ahora han sido neuronas fotónicas. Estas neuronas artificiales tienen una velocidad de respuesta limitada, pueden sufrir pérdida de información y requieren fuentes láser y moduladores adicionales.
La limitación de velocidad de las neuronas fotónicas se debe al hecho de que normalmente funcionan inyectando pulsos de entrada en la sección de ganancia del láser. Esto provoca un retraso que limita la rapidez con la que puede responder la neurona. Para la neurona graduada con láser, los investigadores utilizaron un enfoque diferente inyectando señales de radiofrecuencia en la sección de absorción saturable del láser de punto cuántico, lo que evita este retraso. También diseñaron almohadillas de radiofrecuencia de alta velocidad para la sección de absorción saturable para producir un sistema más rápido, más easy y más eficiente energéticamente.
“Con poderosos efectos de memoria y excelentes capacidades de procesamiento de información, una sola neurona graduada con láser puede comportarse como una pequeña crimson neuronal”, dijo Huang. “Por lo tanto, incluso una sola neurona graduada con láser sin conexiones complejas adicionales puede realizar tareas de aprendizaje automático con alto rendimiento”.
Computación de yacimientos de alta velocidad
Para demostrar aún más las capacidades de su neurona graduada con láser, los investigadores la utilizaron para crear un sistema informático de depósito. Este método computacional utiliza un tipo specific de crimson conocida como depósito para procesar datos dependientes del tiempo como los que se utilizan para el reconocimiento de voz y la predicción del tiempo. La dinámica no lineal related a una neurona y la rápida velocidad de procesamiento de la neurona graduada con láser la hacen superb para soportar la computación de reservorios de alta velocidad.
En las pruebas, el sistema informático de yacimientos resultante mostró un excelente reconocimiento de patrones y predicción de secuencias, en specific predicción a largo plazo, en varias aplicaciones de IA con alta velocidad de procesamiento. Por ejemplo, procesó 100 millones de latidos por segundo y detectó patrones arrítmicos con una precisión promedio del 98,4%.
“En este trabajo, utilizamos una sola neurona graduada con láser, pero creemos que la conexión en cascada de múltiples neuronas graduadas con láser desbloqueará aún más su potencial, del mismo modo que el cerebro tiene miles de millones de neuronas trabajando juntas en redes”, dijo Huang. “Estamos trabajando para mejorar la velocidad de procesamiento de nuestra neurona graduada con láser y al mismo tiempo desarrollamos una arquitectura informática de depósito profundo que incorpora neuronas graduadas con láser en cascada”.
