Wissenschaftler der Fakultät für Physik der Universität Warschau und der Polnischen Akademie der Wissenschaften nutzten dazu Photonen
Wie funktioniert das Gehirn?
Das Gehirn von Säugetieren ist eines der größtenkomplexe und effektive Systeme der Welt. In den 1990er Jahren zeigten Neurowissenschaftler, dass ein Bereich des Makaken-Kortex in der Lage war, visuelle Muster in nur 30 Millisekunden zu analysieren und zu klassifizieren. Gleichzeitig sendet jedes der an diesem Prozess beteiligten Neuronen weniger als drei Nachrichten in Form von elektrischen Impulsen. Möglich wurde dies durch die große Anzahl von Synapsen – Verbindungen zwischen Neuronen – im neuronalen Netzwerk des Makakengehirns.
Das menschliche Gehirn ist Teil eines noch leistungsfähigeren SystemsMechanismus. Es besteht aus 100 Milliarden Neuronen, von denen jedes im Durchschnitt mehrere tausend Verbindungen zu anderen Nervenzellen herstellt. So entsteht ein neuronales Netzwerk mit etwa 100 Billionen Verbindungen. Dank ihnen ist unser Gehirn in der Lage, Bewegungen gleichzeitig zu erkennen, zu begründen und zu kontrollieren. Es führt Billionen Operationen pro Sekunde aus und verbraucht dabei nur 20–25 Watt Strom.
Was ist das Problem?
Im Vergleich dazu verbrauchen herkömmliche ProzessorenZehnmal mehr Energie, um nur tausend verschiedene Arten von Objekten zu erkennen. Dieser bemerkenswerte Unterschied und die außergewöhnliche Gehirnleistung sind unter anderem auf die Biochemie von Neuronen, die Architektur neuronaler Verbindungen und die Biophysik neuronaler Rechenalgorithmen zurückzuführen.
Der Informationshunger der Gesellschaft ist ständig gestiegenwächst, daher besteht der Bedarf an einer schnellen und umfassenden Bearbeitung. Herkömmliche Computersysteme sind nicht in der Lage, den wachsenden Bedarf an steigender Rechenleistung bei gleichzeitiger Verbesserung der Energieeffizienz zu decken. Aber es gibt eine Lösung, wenn auch eine schwierige.
Was zu tun ist?
Die Lösung des Problems sind neuromorphe Geräte.Ihre Arbeit basiert auf den Prinzipien des menschlichen Gehirns. Sie modellieren die Arbeit von Neuronen und ihren Ausläufern (Axone und Dendriten), die für die Übertragung und Wahrnehmung von Daten zuständig sind. Verbindungen zwischen Neuronen werden durch Synapsen gebildet - spezielle Kontakte, durch die elektrische Signale übertragen werden.
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Neuromorphen Geräten gehört die Zukunftkünstliche Intelligenz, da sie eine wesentlich schnellere und effizientere Verarbeitung von Informationen bei Aufgaben wie der Bilderkennung ermöglichen. Aber sie zu erstellen ist nicht so einfach, aber Wissenschaftler der Fakultät für Physik der Universität Warschau und der Polnischen Akademie der Wissenschaften haben eine Lösung.
Was haben die Wissenschaftler vorgeschlagen?
Um das Problem zu lösen, wandten sich Wissenschaftler anQuanten-Computing. Sie schlugen vor, Photonen so zu nutzen, dass sie durch gepulste neuronale Netze erzeugt werden könnten. Der Vorteil photonischer Systeme besteht darin, dass sie eine Kommunikation mit Lichtgeschwindigkeit, geringem Verlust und geringem Stromverbrauch ermöglichen.
Der Vorteil von Photonen besteht darinIhre Verteilung erfolgt praktisch ohne Energieverlust. Aufgrund ihrer relativ schwachen Wechselwirkung ist es leider schwierig, mit ihnen Rechenoperationen ähnlich wie elektronische Systeme durchzuführen.
Optische Mikrokavität als pulsierendes Neuron.Visualisierung: Mateusz Krol, Quelle: Fakultät für Physik, Universität Warschau). Quelle: Mateusz Krol, Quelle: Fakultät für Physik, Universität Warschau
Wissenschaftler haben eine Lösung vorgeschlagen, bei der Photonen verwendet werdeninteragieren stark mit Teilchen sehr geringer Masse – Exzitonen. Diese starke Wechselwirkung ist möglich, wenn Photonen und Exzitonen gemeinsam in sogenannten optischen Mikrokavitäten eingefangen werden, was zu einem wiederholten Energieaustausch zwischen ihnen führt. Diese Art von Synergie, die in einem Mikrohohlraum zwischen einem Photon und einem Exziton auftritt, ist so stabil, dass Physiker sie als Exzisionspolariton (oder kurz Polariton) bezeichnen.
Polaritonen haben einzigartige Eigenschaften,Insbesondere unter bestimmten Bedingungen können sie einen Phasenübergang in ein Bose-G-Einstein-Kondensat aufweisen. In diesem Zustand werden zuvor unabhängige Mehrfachpolaritonen nicht mehr unterscheidbar.
Was haben sich Wissenschaftler ausgedacht?
Basierend auf dem neuesten Experiment,Wissenschaftler haben festgestellt, dass Polaritonen, wenn sie durch Laserimpulse angeregt werden, Lichtimpulse auf eine Weise aussenden, die das Feuern biologischer Neuronen nachahmt. Dieser Effekt steht in direktem Zusammenhang mit dem Phänomen der Bose-Einstein-Kondensation, die die Emission von Impulsen entweder unterdrückt oder verstärkt.
Wissenschaftler, die die theoretischen Grundlagen entwickelt habenDurch die Kombination der Polaritonenforschung mit dem LIF-Modell eines Neurons (Leaky Integrate-and-Fire-Modell) arbeite die Gruppe nun an der Lösung des Problems der Skalierbarkeit – der Verbindung vieler Neuronen zu einem Netzwerk.
Die Autoren der Studie schlagen die Verwendung vorneues Computerparadigma. Es basiert auf der Kodierung von Informationen durch Impulse, die erst dann ein Signal auslösen, wenn sie nacheinander zum richtigen Zeitpunkt beim Neuron eintreffen.
Wie wird es funktionieren?
Derzeit werden neuronale Netze verwendetSchichten miteinander verbundener Neuronen, die je nach der Bedeutung, die jeder Verbindung zugewiesen wird, Impulse auslösen (in der mathematischen Beschreibung beziehen wir uns auf „Gewichte“). Im Gegensatz zu dieser Art von Lösung feuern (d. h. werden) Neuronen in dem neuen optischen neuronalen Netzwerk, das im Laser and Photonics Review beschrieben wird, als Reaktion auf eine Folge von Impulsen. Sie können sich in unterschiedlicher Intensität und unterschiedlichen Zeitabständen unterscheiden.
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Wie im Fall von biologischenBei Neuronen, die durch elektrische Impulse erregt werden, gibt es einen bestimmten Schwellenwert, ab dem diese Impulsfolge, die das Neuron erreicht, ein Signal auslöst, das weiter weitergeleitet wird. Polaritonen ermöglichen die Nachahmung eines biologischen Systems, da nur die Stimulation mit der entsprechenden Anzahl von Photonen oberhalb einer bestimmten Schwelle zur Bildung eines Bose-Einstein-Kondensats und anschließend zur Emission eines kurzen Pikosekundenblitzes führt, der ein Signal an das nächste Neuron ist .
Um eine Probe zu erstellen, die WissenschaftlerDie Wissenschaftler dienten dazu, Photonen einzufangen und ein Kondensat aus excitonischen Polaritonen zu beobachten. Dabei ordneten die Wissenschaftler die Atome verschiedener Arten von Halbleiterkristallen Schicht für Schicht an. Sie verwendeten Molekularstrahlepitaxie, um einen Prototyp eines photonischen Neurons zu erstellen. Um den Bose-Einstein-Kondensatzustand zu erreichen, war eine Temperatur von 4 Kelvin (–269,15 °C) erforderlich.
Was weiter?
Nun planen Wissenschaftler, das Experiment anzupassenauf Raumtemperatur, um kryogene Bedingungen zu vermeiden. Es besteht Forschungsbedarf an neuen Materialien, die es ermöglichen, Bose-Einstein-Kondensate auch bei hohen Temperaturen zu gewinnen. Damit photonische Neuronen zu Netzwerken zusammengefasst werden können, müssen sie in der Lage sein, Signale untereinander zu übertragen. Idealerweise sollte die Übertragungsrichtung, also der Anschlussplan, bei Bedarf einfach geändert werden können.
Wissenschaftler stoßen immer noch auf NeuesProbleme bei der Erforschung neuromorpher Systeme. Die neue Idee der Wissenschaftler, die Spitzen biologischer Neuronen im optischen Bereich nachzubilden, kann zur Schaffung eines Netzwerks und dann eines neuromorphen Systems genutzt werden. Im Vergleich zu bestehenden Lösungen werden Informationen um Größenordnungen schneller und energieeffizienter gesendet.
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