바르샤바 대학교 물리학부와 폴란드 과학 아카데미의 과학자들은 광자를 사용하여
뇌는 어떻게 작동합니까?
포유류의 뇌는 가장 뛰어난 뇌 중 하나입니다.전 세계의 복잡하고 효과적인 시스템입니다. 1990년대에 신경과학자들은 마카크 피질의 한 영역이 단 30밀리초 안에 시각적 패턴을 분석하고 분류할 수 있음을 보여주었습니다. 동시에 이 과정에 관여하는 각 뉴런은 전기 충격의 형태로 3개 미만의 메시지를 보냅니다. 이는 짧은꼬리원숭이 뇌의 신경망에 있는 시냅스(뉴런 사이의 연결)가 많기 때문에 가능했습니다.
인간의 두뇌는 훨씬 더 강력한 부분의 일부입니다.기구. 그것은 1000억 개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 각 뉴런은 다른 신경 세포와 평균적으로 수천 개의 연결을 생성합니다. 이렇게 약 100조 개의 연결로 구성된 신경망이 등장합니다. 덕분에 우리의 뇌는 움직임을 동시에 인식하고 추론하고 제어할 수 있습니다. 20~25와트의 전력만 소비하면서 초당 수조 개의 작업을 수행합니다.
무엇이 문제입니까?
이에 비해 기존 프로세서는수천 가지 유형의 물체를 인식하는 데에는 10배 더 많은 에너지가 필요합니다. 이러한 놀라운 차이와 탁월한 뇌 성능은 무엇보다도 뉴런의 생화학, 신경 연결의 구조, 신경 계산 알고리즘의 생물물리학에 기인합니다.
정보에 대한 사회의 욕구는 끊임없이 증가하고 있습니다.성장하고 있기 때문에 빠르고 포괄적인 처리에 대한 요구가 있습니다. 기존 컴퓨팅 시스템은 증가하는 컴퓨팅 성능에 대한 수요를 충족하는 동시에 에너지 효율성을 향상시킬 수 없습니다. 그러나 비록 어렵기는 하지만 해결책이 있습니다.
무엇을 해야할까요?
문제의 해결책은 뉴로모픽 장치입니다.그들의 작업은 인간 두뇌의 원리를 기반으로 합니다. 그들은 데이터의 전송 및 인식을 담당하는 뉴런 및 프로세스(축삭 및 수상돌기)의 작업을 모델링합니다. 뉴런 사이의 연결은 전기 신호가 전달되는 특수 접촉인 시냅스로 인해 형성됩니다.
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뉴로모픽 장치는 미래입니다인공 지능은 이미지 인식과 같은 작업에서 정보를 훨씬 빠르고 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 그러나 그것들을 만드는 것은 그리 쉬운 일이 아니지만 바르샤바 대학교 물리학부와 폴란드 과학 아카데미의 과학자들이 해결책을 가지고 있습니다.
과학자들은 무엇을 제안했습니까?
문제를 해결하기 위해 과학자들은 다음과 같은 방법을 사용했습니다.양자 컴퓨팅. 그들은 펄스 신경망에 의해 생성될 수 있는 방식으로 광자를 사용할 것을 제안했습니다. 광자 시스템의 장점은 빛의 속도, 낮은 손실, 낮은 전력 소비로 통신을 제공한다는 것입니다.
포톤의 장점은에너지 손실이 거의 없이 분포됩니다. 불행히도 상대적으로 약하게 상호 작용한다는 사실로 인해 전자 시스템과 유사한 방식으로 계산 작업을 수행하는 데 사용하기가 어렵습니다.
맥동하는 뉴런으로서의 광학 미세공동.시각화: Mateusz Krol, 출처: 바르샤바 대학교 물리학부). 제공: Mateusz Krol, 출처: 바르샤바 대학교 물리학부
과학자들은 광자가 존재하는 솔루션을 제안했습니다.매우 낮은 질량의 입자(여기자)와 강하게 상호작용합니다. 이러한 강력한 상호작용은 광자와 엑시톤이 소위 광학적 미세공동에 함께 갇혀서 그들 사이에 반복적인 에너지 교환이 일어날 때 가능합니다. 광자와 엑시톤 사이의 미세공동에서 발생하는 이러한 유형의 시너지 효과는 매우 안정적이어서 물리학자들은 이를 절제 폴라리톤(또는 줄여서 폴라리톤)이라고 부릅니다.
폴라리톤은 독특한 특성을 가지고 있습니다.특히 특정 조건에서는 Bose G Einstein 응축물로 상 전이가 나타날 수 있습니다. 이 상태에서는 이전에 독립된 다중 폴라리톤을 구별할 수 없게 됩니다.
과학자들은 무엇을 생각 해냈습니까?
최근 실험을 토대로,과학자들은 폴라리톤이 레이저 펄스에 의해 자극될 때 생물학적 뉴런의 발사를 모방하는 방식으로 광 펄스를 방출한다는 사실을 발견했습니다. 이 효과는 펄스 방출을 억제하거나 강화하는 보스-아인슈타인 응축 현상과 직접적인 관련이 있습니다.
이론적 토대를 마련한 과학자들폴라리톤에 대한 연구와 뉴런의 LIF 모델(Leaky Integrate-and-Fire 모델)을 결합하여 이 그룹은 현재 많은 뉴런을 네트워크에 연결하는 확장성 문제를 해결하기 위해 노력하고 있다고 말했습니다.
연구의 저자는 다음을 사용할 것을 제안합니다.새로운 컴퓨팅 패러다임. 이는 신호가 적절한 시간에 순차적으로 뉴런에 도착할 때만 신호를 트리거하는 자극에 의한 정보 인코딩을 기반으로 합니다.
어떻게 작동할까요?
현재 신경망에서는각 연결에 할당된 중요도에 따라 자극을 발생시키는 상호 연결된 뉴런 층입니다(수학적 설명에서는 "가중치"라고 함). 이러한 유형의 솔루션과 달리 Laser and Photonics Review에 설명된 새로운 광학 신경망에서는 일련의 펄스에 반응하여 뉴런이 활성화됩니다(즉, 활성화됩니다). 강도와 시간 간격이 다를 수 있습니다.
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생물학적인 경우와 마찬가지로전기 충격에 의해 흥분되는 뉴런에는 뉴런에 도달하는 일련의 자극이 더 멀리 전송되는 신호를 유발하는 특정 임계값이 있습니다. 폴라리톤을 사용하면 특정 임계값을 초과하는 적절한 수의 광자로 자극해야만 보스-아인슈타인 응축물이 형성되고 다음 뉴런에 신호인 짧은 피코초 섬광이 방출되므로 생물학적 시스템을 모방할 수 있습니다. .
과학자들이 샘플을 만들기 위해광자를 포착하고 여기성 폴라리톤의 응축물을 관찰하는 데 사용된 과학자들은 다양한 유형의 반도체 결정의 원자를 층별로 배열했습니다. 그들은 프로토타입 광자 뉴런을 만들기 위해 분자빔 에피택시를 사용했습니다. 보스-아인슈타인 응축물 상태를 달성하려면 4켈빈(–269.15°C)의 온도가 필요합니다.
다음은 무엇입니까?
이제 과학자들은 실험을 조정할 계획입니다.극저온 조건을 피하기 위해 상온에서 사용하세요. 고온에서도 보스-아인슈타인 응축물을 얻을 수 있는 새로운 재료에 대한 연구가 필요합니다. 광뉴런이 네트워크로 결합되기 위해서는 서로 신호를 전달할 수 있어야 한다. 이상적으로는 전송방향, 즉 결선도를 필요에 따라 쉽게 변경할 수 있어야 합니다.
과학자들은 여전히 새로운 것을 만나고 있다뉴로모픽 시스템 연구에 문제가 있습니다. 광학 영역에서 생물학적 뉴런의 스파이크를 재현하려는 과학자들의 새로운 아이디어는 네트워크를 생성한 다음 뉴로모픽 시스템을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 기존 솔루션에 비해 훨씬 더 빠르고 에너지 효율적인 방식으로 정보를 전송합니다.
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