Trots att termen "neuralt nätverk" kan tillämpas på både anatomisk struktur och ett datorsystem, har dessa neurala nätverk fortfarande fler skillnader än likheter. Detta beror främst på den extremt komplexa strukturen i hjärnans nervplexus. Men det kan förändras tack vare utvecklingen av forskare från US National Institute of Standards and Technology. Deras uppfinning kan bli ett nytt steg i utvecklingen av neuralt nätverksteknologi.
Faktum är att den mänskliga hjärnan består av hundratals miljoner nervceller, som var och en är kopplad till tiotusentals andra neuroner. Denna komplexa struktur i en ganska förenklad form tas som grund för byggandet av konstgjorda neurala nätverk, med den enda skillnaden att elektroniken som finns idag inte kan hantera en sådan komplex dirigering och antalet anslutningar mellan elementen i det neurala nätverket måste minskas tiotals och hundratals gånger, vilket påverkar prestanda … Naturligtvis finns det nu projekt som syftar till att emulera hjärnan, men de får också gränsen för befintlig teknik.
Chip strukturdiagram. Den tredimensionella strukturen ger den sofistikerade routing och signalhastighet som krävs för att simulera hjärnans struktur.
Utvecklingsteamet från US National Institute of Standards and Technology erbjuder en något annorlunda strategi. Forskare vill använda ljus istället för el som ett sätt att överföra en signal. För detta har ett speciellt chip utvecklats som distribuerar optiska signaler längs ett miniatyrnät i olika riktningar. Tack vare användningen av en ny typ av signal var det möjligt att övervinna problemet med att ansluta neurala nätverkselement genom vertikalt stapling av två lager av fotoniska strukturer. De begränsar ljus till linjer för att styra optiska signaler på ungefär samma sätt som ledningar sänder en elektrisk impuls. Detta tillvägagångssätt låter dig skapa komplexa routingsscheman som är nödvändiga för att simulera hjärnans nervstrukturer, samt öka både signalöverföringshastigheten och antalet anslutningar mellan nätverkselement. Förutom,systemet är mycket skalbart och lätt att utöka i framtiden. Och om "vanliga" neurala nätverk gör framsteg när det gäller självlärande och mönsterigenkänning, är det svårt att föreställa sig vilken struktur som imiterar hjärnans arbete kommer att kunna.
Vladimir Kuznetsov
