Winziger Chip sortiert 2 Millionen Bilder pro Sekunde ohne CPU oder RAM

Das photonische neuronale Netzwerk, das von Ingenieuren der University of Pennsylvania entwickelt wurde, ist

winziger Chip mit einer Fläche von 9,3 mm2. Das System verarbeitet das vom interessierenden Objekt empfangene Licht direkt.

Forscher erklären das traditionellBei neuronalen Netzen, die zur Bilderkennung verwendet werden, erstellt zunächst ein Sensor, beispielsweise eine Kamera, ein Bild des Zielobjekts. Optische Daten werden in ein elektrisches Signal und dann in einen Binärcode umgewandelt, der mit Computerchips verarbeitet, analysiert, gespeichert und sortiert werden kann. Die aktuelle Geschwindigkeitsgrenze solcher Technologien wird durch den Taktplan des Prozessors bestimmt, bei dem Berechnungen in linearer Reihenfolge nacheinander ablaufen.

Durch die Neuentwicklung wurden vier Hauptfunktionen eliminiertZeitaufwändige Faktoren in einem herkömmlichen digitalen Chip: Umwandlung optischer Signale in elektrische Signale, Eingabe von Daten in ein Binärformat, Erfordernis eines großen Speichermoduls und Durchführung taktbasierter Berechnungen.

Schematische Darstellung der Funktionsweise des Chips. Bild: Ella Maru Studio, Penn Engineering Today

Das photonische neuronale Netz verarbeitet das OptischeWellen, die auf eine Reihe von Pixeln auf einem Chip treffen, während sie sich durch Schichten von Neuronen ausbreiten. Die Entwickler sagen, dass in jedem Neuron lineare Berechnungen optisch durchgeführt werden und die nichtlineare Aktivierungsfunktion mit Optoelektronik implementiert wird.

Die optischen Neuronen des Chips sind miteinander verbundenunter Verwendung von Wellenleitern und optischen Drähten. Die Informationen fließen durch die Schichten des Netzwerks und jeder Schritt hilft dabei, das Eingabebild in eine der erlernten Kategorien zu klassifizieren.

Die Autoren der Veröffentlichungen stellen fest, dass eine gleichmäßig verteilte Lichtquelle für jedes Neuron den gleichen Bereich des optischen Ausgangssignals liefert. Dadurch kann das Netzwerk skaliert werden.

Ingenieure sagen schnelleres Rechnenist der Schlüssel zur Verbesserung einer Vielzahl von Anwendungen, etwa der Gesichtserkennung, der automatischen Texterkennung in Fotos oder der Unterstützung selbstfahrender Autos bei der Erkennung von Hindernissen.

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