光子计算为人工智能助攻!

发布时间：2023-05-11 09:05:34 所属栏目：外闻来源：

导读：深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它已经在图像识别、自然语言处理、医疗诊断等领域取得了显著的成果。然而，深度学习需要大量的计算资源和能源，这限制了其在实际应用中的发展。为了解决这个问题，科学家们一

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它已经在图像识别、自然语言处理、医疗诊断等领域取得了显著的成果。然而，深度学习需要大量的计算资源和能源，这限制了其在实际应用中的发展。为了解决这个问题，科学家们一直在寻找更加高效和节能的深度学习方法。最近，一项名为“光子神经网络”的技术引起了广泛关注。这项技术利用光子器件来实现深度学习，具有高速、低功耗等优点。该技术相关成果已经发表在《Science》杂志上。

反向传播是神经网络的一个学习过程，它调整从网络输出层到网络输入层的权重，从而实现对特定任务的有效“学习”。这是通过最小化网络预测和已知真实值之间的距离来实现的。反向传播是当今人工智能中最流行的学习算法。在光子芯片方面，芯片参数的训练通常是离线进行的，使用计算机上的模拟芯片模型。在该论文中，研究团队通过在光子芯片上实现反向传播，在训练问题上取得了进展。利用该光子芯片可实现梯度的光学计算，分为输入信号的前向传播、误差信号的后向传播、信号的前向传播和梯度计算三个步骤。数字或模拟处理最终产生梯度结果，使该光子芯片能够有效地训练网络。

与传统电子电路相比，光子电路（Circuit，亦称“回路”）在速度和效率方面有很大的优势。这一点很重要，因为传统技术实现神经网络的功耗每6到8个月就会翻一番，这使得能源效率成为人工智能硬件开发的关键因素。光子电路具有比传统电子电路更快、更节能的潜力，因为它们使用光而不是电来传输信息。光的传播速度比电子快得多，这意味着光子电路处理信息的速度可能比电子电路快得多。此外，由于光不像电那样产生热量，这样的光子晶体管电路确实有可能比普通的电子电路更高效地节能。

因此，这项技术的优点在于它可以大幅降低深度学习的能源消耗，从而降低成本并提高效率。这对于需要大量计算资源和能源的深度学习应用来说尤为重要。例如，在图像识别领域，深度学习需要处理大量的图像数据，这需要大量的计算资源和能源。而采用新一代的光子人工智能神经网络人脸检测技术，则可以实现更快速、更安全更节能的人脸检测图像识别。

总之，光子神经网络技术是一项非常有前途的技术，在深度学习领域具有很大的创新，可以为深度学习应用提供更高效、更节能的解决方案，在未来可能会对深度学习领域产生重要影响。虽然该发动机的技术研究目前还处于研究实验阶段，但是它已经充分展示了其在电动汽车节能、高效方面的优势，并且具有非常广泛的应用前景。

（编辑：汽车网）

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