Вычисления с помощью света упростили обучение экспериментального ИИ  Оригинал

Вычисления с помощью света упростили обучение экспериментального ИИ

В Японии создали оптическую систему для более экономного обучения нейросетей

Исследователи Токийского университета и компании NTT представили технологию, позволяющую обучать нейронные сети с меньшими затратами вычислительных ресурсов и памяти. Новый подход успешно испытали в компьютерных моделях и на экспериментальной оптической установке. 

В основе разработки лежит использование света для обработки информации. Электрические сигналы преобразуются в оптические, проходят через систему из 200 м оптоволокна, после чего вновь превращаются в электрические для дальнейшего анализа.

Ученые объединили метод обучения SS-DFA с упрощенной архитектурой single-map. Главное отличие заключается в том, что системе не требуется сохранять большинство промежуточных результатов вычислений.

Вместо этого алгоритм использует итоговую ошибку и информацию о свойствах самой системы, чтобы корректировать процесс обучения. Такой подход сокращает количество необходимых измерений, объем хранимых данных и вычислительную нагрузку.

Эксперименты показали, что упрощенная архитектура способна достигать результатов более сложных нейросетевых систем. В отдельных испытаниях новая технология даже превосходила традиционные решения.

Однако исследователи подчеркивают, что пока речь идет об экспериментальной разработке. Ее эффективность не проверяли ...