Süni intellekti bir milyard dəfə sürətləndirəcək inkişaf
Çinli tədqiqatçılar bioloji neyronların funksiyalarını təqlid edən və məlumatları təbii analoqlarından milyard dəfə tez emal edə bilən lazer əsaslı süni neyron hazırlayıblar. Bu yenilik süni intellekt və qabaqcıl kompüter texnologiyalarında inqilab edə bilər.
Honq-Konq Çin Universitetindən tədqiqat qrupunun rəhbəri Çaoran Huanq "Bizim lazer neyronumuz mövcud fotonik neyronların sürət məhdudiyyətlərini aşaraq daha sürətli işləmə potensialına malikdir" deyib.
Bu texnologiya ilə süni intellektlə qərar vermə proseslərini həm daha sürətli, həm də daha səmərəli etmək hədəflənir.
Bioloji və süni neyronlar arasındakı fərq
Bioloji neyronlar graded (dərəcəli) ve spiking (dalğalı) olaraq iki əsas növə bölünür. Dərəcəli neyronlar siqnalları dəqiq və daim dəyişən şəkildə emal edərkən, dalğa neyronları siqnalları ya tamamilə ötürür, ya da ötürmür. Yeni hazırlanmış lazer əsaslı neyron pilləli neyronların işini simulyasiya edərək üstün sürət və dəqiqlik təmin edir.
Saniyədə milyonlarla əməliyyat
Çip əsaslı kvant lazer texnologiyası ilə hazırlanmış lazer neyronu saniyədə 10 giqabit sürətlə siqnal emal gücünə çatır.
Bu yolla o, cəmi bir saniyə ərzində 100 milyon ürək döyüntüsü və ya 34,7 milyon rəqəmsal əlyazma şəklini emal edə bilir.
Tədqiqatçılar bu sürətin süni intellekt tətbiqlərində daha effektiv istifadəyə imkan verəcəyini bildirirlər.
Süni intellekt proqramlarında istifadə
Lazer əsaslı neyronlar enerji istehlakını azaltmaqla sürətli və effektiv hesablamalar təklif edir. Tədqiqat qrupu inkişaf etdirdikləri lazer neyronları ilə rezervuar hesablama sistemi yaradıb.
Bu sistem ürək ritm pozğunluqlarını 98,4 faiz dəqiqliklə aşkar edərək, yüksək sürətli məlumat emal qabiliyyəti ilə görüntü təsnifatı kimi vəzifələrdə də üstün müvəffəqiyyət əldə edib.
Tədqiqatçılar lazer əsaslı neyronların sürətini daha da artırmağı və çoxsaylı lazer neyronlarını birləşdirərək dərin rezervuar hesablama arxitekturasını inkişaf etdirməyi hədəfləyirlər.
Bu texnologiyanın süni intellekt tətbiqlərində, xüsusən də real vaxt rejimində qərar qəbul etmə və enerji səmərəliliyi tələb edən tətbiqlərdə bir irəliləyiş olacağı gözlənilir.
Mənbə: ScitechDaily
