Supersnelle laserneuron verslaat zenuwcellen in snelheid en mogelijkheden voor kunstmatige intelligentie

AmsterdamWetenschappers hebben een kunstmatige neuron gebaseerd op lasertechnologie ontwikkeld dat de functies van een biologische graderingsneuron nabootst. Deze vooruitgang kan grote invloed hebben op gebieden als kunstmatige intelligentie en geavanceerde computertechnologie, aangezien het een miljard keer sneller werkt dan traditionele zenuwcellen. In het menselijk lichaam zijn graderingsneuronen essentieel omdat ze informatie coderen via continue veranderingen, wat gedetailleerde signaalverwerking mogelijk maakt. Het nieuwe laserneuron is een verbetering ten opzichte van eerdere fotonische spikende neuronen, die langzamer waren en vaak informatie verloren.

De laser-gestuurde neuron beschikt over indrukwekkende eigenschappen.

• Razendsnelle Verwerking: Kan signalen verwerken met een snelheid van 10 GBaud.
• Energiezuinige Prestaties: Ontworpen om energie-efficiënter te zijn dan traditionele modellen.
• Betere Integratie: Mogelijkheid om te integreren in randapparatuur voor computing.
• Vergroot Capaciteit: Eén laserneuron kan taken uitvoeren die vergelijkbaar zijn met die van een klein neuraal netwerk.

Nieuw Onderzoek Versnelt Quantum Dot Lasers

Het nieuwe ontwerp maakt gebruik van radiofrequentiesignalen in het absorberende deel van de quantum dot laser. Door deze opzet worden de vertragingen vermeden die optreden bij fotonische spiking neuron-lasermodellen die pulsen in het versterkingsgedeelte gebruiken. Onderzoekers hebben snelle radiofrequentie-pads toegevoegd om het systeem sneller en efficiënter te maken.

Lees ook:

3 februari 2025 · 01:32

Vroegtijdige Griekse loodvervuiling onthult maatschappelijke veranderingen en economische transities in oude beschavingen

Deze technologie kan van grote betekenis zijn voor reservoir computing, een methode die nuttig is bij het verwerken van data die voortdurend verandert, zoals bij spraakherkenning of weersvoorspellingen. De laserneuron is snel en heeft complexe dynamieken, waardoor het uitstekend geschikt is voor deze taak. Tijdens experimenten toonde het systeem indrukwekkende resultaten in patroonherkenning en kon het grote hoeveelheden data nauwkeurig verwerken.

De invloed van deze technologie is enorm. Het kan aanzienlijk de snelheid verbeteren waarmee computers informatie verwerken en de manier waarop neurale netwerken worden ontworpen, door gebruik te maken van vele op lasers gebaseerde neuronen. Dit zou tot grote doorbraken in machine learning en AI kunnen leiden. Bovendien kan het combineren van deze neuronen met edge computing-systemen ervoor zorgen dat dataverwerking sneller en nauwkeuriger verloopt, wat resulteert in efficiëntere toepassingen in de praktijk en een lager energieverbruik.

Onderzoek naar door laser aangedreven neuronen kan helpen bij de ontwikkeling van AI-systemen die meer functioneren zoals het menselijk brein. Hoewel het onderzoek zich nog in een vroeg stadium bevindt, is het een belangrijke stap in die richting. Pogingen om de natuurlijke efficiëntie van neuronen te combineren met snelle technologie boeken al vooruitgang.