ワルシャワ大学物理学部とポーランド科学アカデミーの科学者は、光子を使用して
脳はどのように機能しますか？
哺乳類の脳は、最も重要なものの 1 つです。世界中の複雑かつ効果的なシステム。 1990年代、神経科学者は、マカクザルの皮質の一部の領域がわずか30ミリ秒で視覚パターンを分析および分類できることを示しました。同時に、このプロセスに関与する各ニューロンは、電気インパルスの形で 3 つ未満のメッセージを送信します。これは、マカクの脳の神経ネットワークにある多数のシナプス (ニューロン間の接続) によって可能になりました。
人間の脳はさらに強力な機能の一部です機構。それは 1,000 億個のニューロンで構成されており、各ニューロンは他の神経細胞と平均して数千の接続を作成します。これが、約 100 兆個の接続からなるニューラル ネットワークの様子です。それらのおかげで、私たちの脳は動きを認識し、推論し、制御することを同時に行うことができます。わずか 20 ～ 25 ワットの電力を消費しながら、1 秒あたり数兆回の操作を実行します。
何が問題ですか？
比較すると、従来のプロセッサーはわずか 1,000 種類のオブジェクトを認識するには、10 倍のエネルギーが必要です。この顕著な違いと例外的な脳のパフォーマンスは、とりわけ、ニューロンの生化学、神経接続の構造、および神経計算アルゴリズムの生物物理学によるものです。
社会の情報に対する欲求は常に高まっています。の成長に伴い、高速かつ包括的な処理が求められています。従来のコンピューティング システムでは、エネルギー効率を向上させながら同時にコンピューティング能力を向上させるという需要の高まりに応えることができません。しかし、難しいとはいえ解決策はあります。
何をする
この問題の解決策はニューロモルフィック デバイスです。彼らの仕事は、人間の脳の原理に基づいています。それらは、データの伝達と認識を担うニューロンとそのプロセス (軸索と樹状突起) の働きをモデル化します。ニューロン間の接続は、シナプス (電気信号が伝達される特別な接触) によって形成されます。
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ニューロモーフィックデバイスは未来です人工知能は、画像認識などのタスクにおいて情報をより高速かつ効率的に処理できるようにするためです。しかし、それらを作成するのはそれほど簡単ではありませんが、ワルシャワ大学物理学部とポーランド科学アカデミーの科学者は解決策を持っています。
科学者たちは何を示唆しましたか？
この問題を解決するために、科学者たちは次のことに目を向けました。量子コンピューティング。彼らは、パルスニューラルネットワークによって光子を作成できるような方法で光子を使用することを提案しました。フォトニック システムの利点は、光の速度、低損失、低消費電力での通信を提供することです。
フォトンの利点は次のとおりです。それらの分布は実質的にエネルギー損失なしで行われます。残念ながら、相互作用が比較的弱いという事実により、電子システムと同様の方法で計算操作を実行するために使用するのは困難です。
脈動するニューロンとしての光学的微小空洞。視覚化: Mateusz Krol、出典: ワルシャワ大学物理学部)。クレジット: Mateusz Krol、出典: ワルシャワ大学物理学部
科学者たちは、光子が非常に低い質量の粒子、つまり励起子と強く相互作用します。この強力な相互作用は、光子と励起子がいわゆる光マイクロキャビティ内に一緒に捕捉され、それらの間でエネルギー交換が繰り返される場合に可能になります。光子と励起子の間の微小共振器内で起こるこの種の相乗作用は非常に安定しているため、物理学者はこれを切除ポラリトン（または略してポラリトン）と呼んでいます。
ポラリトンは独特の性質を持っており、特に特定の条件下では、ボーズ G アインシュタイン凝縮体への相転移を示すことがあります。この状態では、それまで独立していた複数のポラリトンが区別できなくなります。
科学者は何を思いついたのですか？
最新の実験に基づいて、科学者は、ポラリトンがレーザーパルスによって励起されると、生物学的ニューロンの発火を模倣した方法で光パルスを放出することに気づきました。この効果は、パルスの放射を抑制または強化するボース アインシュタイン凝縮の現象に直接関係しています。
Ученые, которые разработали теоретические основы, сочетающие исследования поляритонов с LIF-моделью нейрона (модель Leaky Integrate-and-Fire), рассказали, что сейчас группа работает над решением проблемы масштабируемости — соединения множества нейронов в сеть.
Авторы исследования предлагают использовать новую вычислительную парадигму. Она основана на кодировании информации импульсами, которые запускают сигнал только тогда, когда он поступает на нейрон последовательно, в нужное время.
それはどのように機能しますか？
В настоящее время нейронные сети используют слои взаимосвязанных нейронов, которые запускают импульсы в зависимости от важности, приписываемой каждому соединению (в математическом описании мы ссылаемся на «веса»). В отличие от этого типа решения, в новой оптической нейронной сети, описанной в Laser and Photonics Review, нейроны запускаются (т.е. становятся активными) в ответ на последовательность импульсов. Они могут отличаться разной интенсивностью и разными временными интервалами.
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Как и в случае с биологическими нейронами, которые возбуждаются электрическими импульсами, существует определенный порог, выше которого эта последовательность импульсов, достигающих нейрона, запускает сигнал, который передается дальше. Поляритоны позволяют имитировать биологическую систему, потому что только стимуляция соответствующим количеством фотонов выше определенного порога приводит к образованию конденсата Бозе — Эйнштейна, а затем испусканию короткой пикосекундной вспышки, которая является сигналом для следующий нейрон.
Чтобы создать образец, который ученые использовали для улавливания фотонов и наблюдения конденсата экситонных поляритонов, ученые расположили атомы различных типов полупроводниковых кристаллов слой за слоем. Они использовали молекулярно-лучевую эпитаксию, чтобы создать прототип фотонного нейрона. Для достижения состояния конденсата Бозе — Эйнштейна требовалась температура 4 Кельвина (–269,15 °C).
次は何ですか？
Теперь ученые планируют адаптировать эксперимент для комнатной температуры, чтобы обойтись без криогенных условий. Необходимы исследования новых материалов, которые позволят получать конденсаты Бозе — Эйнштейна также при высоких температурах. Для того, чтобы фотонные нейроны объединялись в сети, они должны иметь возможность передавать сигналы друг другу. В идеале, направление передачи, то есть схему соединений, надо легко менять по мере необходимости.
Ученые по-прежнему сталкиваются с новыми проблемами в своих исследованиях нейроморфных систем. Новую идею ученых воссоздать спайки биологических нейронов в оптической области можно использовать для создания сети, а затем и нейроморфной системы. В ней информация отправляется на порядки быстрее и более энергоэффективным способом по сравнению с существующими решениями.
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