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比人类神经元快10亿倍!港中文、中科院「超级大脑」:1秒识图3479万张
科技
2025-01-02 11:48
北京
新智元报道
编辑:桃子
【新智元导读】
想象一下,一个比人类大脑快10亿倍「超级大脑」是什么概念?来自港中文、中科院物理所等机构研究人员,提出了突破性激光人工神经元,完美复刻了人类神经细胞功能,更创造了惊人的处理速度记录。
人工神经元,比人类大脑快10亿倍,将会是怎样的景象?
如今,这一科幻般的场景,早已成为了现实。
来自香港中文大学、中国科学院物理研究所等机构科学家,成功开发出了一种基于「激光」的人工神经元。
最新研究已发表在Optica期刊上。
论文地址:https://opg.optica.org/optica/fulltext.cfm?uri=optica-11-12-1690&id=565919
这个基于芯片的量子点激光器,不仅能完全模仿真实神经细胞功能,更实现了惊人的速度——
即10GBaud信号处理速度,也就意味着它比生物神经元快整整10亿倍。
基于芯片点激光器,可以模拟生物梯级神经元,同时实现10 GBaud的信号处理速度
如何理解这个速度有多快?
能够在1秒内处理1亿次心跳数据;能够在1秒内分析3479万张手写数字图像。
要知道,这个突破可能会彻底改变AI和先进计算领域,提升模式识别和序列预测的能力。
AI模仿生物神经元,飙升10亿倍
这项突破性发现,为何如此重要?
在我们的身体中,存在着不同类型的神经细胞。
其中,梯级神经元(graded neurons)是通过持续改变膜电位来编码信息,实现精细的信号处理。
相较之下,脉冲神经元(spiking neurons)则使用全有/全无的动作点位来传递信息,创造出更为二元的通信方式。
最新研究中技术的关键突破在于,创新的设计方法。
传统的光子脉冲神经元,通常通过将输入脉冲注入激光器的增益区域工作,这种方式会导致延迟,限制了神经元的响应速度。
如下图所示,是脉冲神经元和梯级神经元的在输入输出的对比图。
激光神经元,速度快能耗低
激光人工神经元能够以模仿生物神经元行为的方式,对输入信号做出响应,由于其超快的数据处理速度和低能耗,正被探索用作显着增强计算的一种方式。
然而,迄今为止开发的大多数都是光子脉冲神经元。
这些人工神经元具有有限的响应速度,可能遭受信息丢失,并且需要额外的激光源和调制器。
光子脉冲神经元的速度限制,在最新研究中被打破了。
研究团队另辟蹊径,选择将射频信号注入量子点激光器的可饱和吸收区,巧妙地避开了这一限制。
他们还为可饱和吸收区设计了高速射频板,从而产生了一个更快速、更简单、节能的系统。
港中文研究小组负责人Chaoran Huang表示,「激光梯级神经元突破了当前光子脉冲神经元的速度限制,我们构建的一个储层计算系统(reservoir computing system),在模式识别和序列预测等AI任务中展现出卓越的性能」。
激光梯级神经元在心律失常检测、图像分类等AI任务中, 展示了卓越的模式识别和序列预测
他还称,凭借强大记忆效应和出色信息处理能力,单个激光梯度神经元,可以表现得像一个小型神经网络。
因此即便是没有额外复杂连接的单个激光梯级神经元,也能高效地执行机器学习任务。
高速储层计算,1秒处理1亿次心跳数据
为了进一步展示激光梯级神经元的能力,研究团队将其用于构建储层计算系统。
这是一种使用特定网络(称为存层)来处理时间相关数据的计算方法,常用于语音识别、天气预测等领域。
激光梯级神经元的类神经元非线性动力学特性,以及快递处理速度,使其成为支持高速储层计算的理想选择。
下图所示,是储层计算(RC)的架构图。
RC源自循环神经网络,是一种功能强大且经济高效的计算框架,非常适合时间/顺序信息的处理。
它主要由输入层、存储层和读出层组成。在存储层内,非线性节点之间的互联是随机的,权重是固定的,从而避免了对存储层的训练。
这里,只有读出层需要训练,可以通过线性回归等简单且计算高效的方法来完成。
最新研究中,作者选择让激光梯级神经元充当激光储层,来执行储层计算。在输入层中,输入信号被编码为注入激光储层的电脉冲。
在具体实验中,该系统展现出令人印象深刻的性能。
比如它每秒能处理1亿次心跳数据,并以98.4%的平均准确率检测到心率失常模式。
具体来讲,研究人员使用经过处理的MIT-BIH心律失常数据集,开启了失常心跳检测的基准任务。
数据库中包含从47名受试者获得的48个半小时心电图记录摘录,是第一个可广泛用于评估心率失常检测器的测试材料。
在处理后两类MIT-BIH心率失常数据集中,原始心电图波形被重新采样,并被分成单个心跳,每个心跳由50个时间步长组成。
如下图a所示,这些心跳被分类为两组——健康组和心率失常组,分别标记为0和1。
而且,它还在各种AI应用中,展现出优秀的模式识别和序列预测能力,特别是在长期预测任务方面。
在MNIST手写数据集任务中,研究人员又评估了激光储库的分类性能。MNIST数据集包含由28×28灰度像素组成的手写数字图像。
如下图所示,通过使用六重交叉验证方法计算的平均准确度,在四类MNIST手写数字分类任务中达到92.3%。
有网友对此表示,听到这样的突破性进展,让我更加确信我们正在指数增长曲线上稳步前进。
现在的发展速度已经快到了我完全无法预测6个月后甚至一年后我们会发展到什么程度。也许我想得太超前了,但我确实能强烈感受到这些天技术进步的加速度。
那么,激光神经元的发现,意味着什么?
它能够加速AI在时间关键应用中的决策过程,保持高精度的同时,显著提升了处理速度。
若是某天它被整合到边缘计算设备中,实现更快速、更智能的人工智能系统,将会显著降低能源消耗。
研究人员表示,未来下一步,团队努力将提升激光梯度神经元的处理速度,同时开发出包含级联激光梯度神经元的深度储层的计算架构。
参考资料:
https://www.optica.org/about/newsroom/news_releases/2024/december/laser-based_artificial_neuron_mimics_nerve_cell_functions_at_lightning_speed/
https://opg.optica.org/optica/fulltext.cfm?uri=optica-11-12-1690&id=565919
新智元
智能+中国主平台,致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展,关注人机融合、人工智能和机器人革命对人类社会与文明进化的影响,领航中国新智能时代。
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