ชิปจิ๋วจัดเรียง 2 ล้านภาพต่อวินาทีโดยไม่ต้องใช้ CPU หรือ RAM

โครงข่ายประสาทโทนิคที่สร้างขึ้นโดยวิศวกรจากมหาวิทยาลัยเพนซิลวาเนียคือ

ชิปขนาดเล็กที่มีพื้นที่ 9.3 mm2 ระบบทำงานโดยการประมวลผลแสงที่ได้รับจากวัตถุที่สนใจโดยตรง

นักวิจัยอธิบายว่าในแบบดั้งเดิมโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ในการจดจำภาพ ขั้นแรกให้เซ็นเซอร์ เช่น กล้อง สร้างภาพของวัตถุเป้าหมาย ข้อมูลออปติคัลจะถูกแปลงเป็นสัญญาณไฟฟ้า จากนั้นเป็นรหัสไบนารีที่สามารถประมวลผล วิเคราะห์ จัดเก็บและจัดเรียงโดยใช้ชิปคอมพิวเตอร์ ขีดจำกัดความเร็วในปัจจุบันของเทคโนโลยีดังกล่าวถูกกำหนดโดยตารางนาฬิกาของโปรเซสเซอร์ โดยที่การคำนวณจะเกิดขึ้นทีละรายการในลำดับเชิงเส้น

การพัฒนาใหม่ขจัดสี่หลักออกไปปัจจัยที่ใช้เวลานานในชิปดิจิทัลแบบดั้งเดิม: การแปลงสัญญาณแสงเป็นสัญญาณไฟฟ้า ข้อมูลอินพุตเป็นรูปแบบไบนารี ต้องใช้โมดูลหน่วยความจำขนาดใหญ่ และดำเนินการคำนวณตามนาฬิกา

แผนผังแสดงหลักการทำงานของชิป ภาพ: Ella Maru Studio, Penn Engineering Today

เครือข่ายโฟโตนิกประสาทประมวลผลออปติคัลคลื่นที่เกิดขึ้นบนอาร์เรย์ของพิกเซลบนคริสตัลขณะที่พวกมันแพร่กระจายผ่านชั้นของเซลล์ประสาท นักพัฒนากล่าวว่าในแต่ละเซลล์ประสาท การคำนวณเชิงเส้นจะดำเนินการแบบออปติคัล และฟังก์ชันการเปิดใช้งานแบบไม่เชิงเส้นนั้นถูกใช้งานโดยใช้ออปโตอิเล็กทรอนิกส์

เซลล์ประสาทแสงของชิปเชื่อมต่อถึงกันโดยใช้ท่อนำคลื่นและสายแสง ข้อมูลไหลผ่านชั้นต่างๆ ของเครือข่าย และแต่ละขั้นตอนจะช่วยจัดประเภทภาพที่ป้อนเข้าเป็นหนึ่งในหมวดหมู่ที่เรียนรู้

ผู้เขียนรายงานฉบับนี้ระบุว่าแหล่งกำเนิดแสงที่กระจายอย่างสม่ำเสมอให้ช่วงสัญญาณออปติคัลเอาท์พุตที่เท่ากันสำหรับเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ ซึ่งช่วยให้เครือข่ายสามารถปรับขนาดได้

วิศวกรบอกว่าการคำนวณเร็วขึ้นเป็นกุญแจสำคัญในการปรับปรุงแอปพลิเคชั่นจำนวนมาก เช่น การจดจำใบหน้า การตรวจจับข้อความอัตโนมัติในภาพถ่าย หรือการช่วยให้รถยนต์ที่ขับด้วยตนเองระบุสิ่งกีดขวาง

อ่านเพิ่มเติม

AI ของจีนทำนายวิถีขีปนาวุธที่มีความเร็วเหนือเสียง การประท้วงตอบโต้จะเกิดขึ้นข้างหน้า

จากส่วนผสมของ HPV มะเร็งและซิฟิลิส เซลล์ "อมตะ" กลับกลายเป็น: สิ่งที่รู้เกี่ยวกับพวกเขา

นักดาราศาสตร์จากประเทศญี่ปุ่นพบโครงสร้างที่ไม่รู้จักในกาแลคซี