La red neuronal fotónica, creada por ingenieros de la Universidad de Pensilvania, es
Los investigadores explican que en los tradicionalesredes neuronales utilizadas para el reconocimiento de imágenes, primero un sensor, como una cámara, forma una imagen del objeto de destino. Los datos ópticos se convierten en una señal eléctrica y luego en un código binario que puede procesarse, analizarse, almacenarse y clasificarse mediante chips de computadora. El límite de velocidad actual de tales tecnologías está establecido por el cronograma del procesador, donde los cálculos ocurren uno tras otro en una secuencia lineal.
El nuevo desarrollo eliminó cuatro principalesFactores que requieren mucho tiempo en un chip digital tradicional: convertir señales ópticas en señales eléctricas, ingresar datos a formato binario, requerir un módulo de memoria grande y realizar cálculos basados en reloj.
Representación esquemática de los principios de funcionamiento del chip. Imagen: Ella Maru Studio, Penn Engineering Today
La red neuronal fotónica procesa la ópticaondas incidentes en una matriz de píxeles en un cristal a medida que se propagan a través de capas de neuronas. Los desarrolladores dicen que en cada neurona, los cálculos lineales se realizan ópticamente y la función de activación no lineal se implementa mediante optoelectrónica.
Las neuronas ópticas del chip están interconectadas conutilizando guías de ondas y cables ópticos. La información fluye a través de las capas de la red y cada paso ayuda a clasificar la imagen de entrada en una de las categorías aprendidas.
Los autores de los artículos señalan que una fuente de luz distribuida uniformemente proporciona el mismo rango de señal óptica de salida para cada neurona. Esto permite escalar la red.
Los ingenieros dicen que la computación es más rápidaes la clave para mejorar un gran número de aplicaciones, como el reconocimiento facial, la detección automática de texto en fotos o ayudar a los coches autónomos a identificar obstáculos.
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