Lasermediated neuron revolutionerar AI: blixtsnabb signalbehandling en miljard gånger snabbare än nervceller

StockholmForskare har utvecklat en laserbaserad konstgjord neuron som efterliknar funktionerna hos en biologisk graderad neuron. Denna innovation kan få stor inverkan på områden som artificiell intelligens och avancerad databehandling, eftersom den arbetar en miljard gånger snabbare än traditionella nervceller. I människokroppen är graderade neuroner viktiga eftersom de kodar information genom kontinuerliga förändringar, vilket möjliggör detaljerad signalbearbetning. Den nya laserneuronen förbättrar tidigare fotoniska spikneuron, som var långsammare och ofta tappade information.

Den laserdrivna neuronen har fantastiska egenskaper.

• Hög Hastighetsbearbetning: Klarar av att nå en signalbehandlingshastighet på 10 Gbaud.
• Energieffektivitet: Utformad för att vara mer energisnål än traditionella modeller.
• Förbättrad Integration: Möjlig att integrera i enheter för edge computing.
• Förhöjd Kapacitet: En enda laserneuron kan utföra uppgifter jämförbara med ett litet neuralt nätverk.

Den nya tekniken använder radiosignaler i den absorberande delen av kvantpricklasern. Den här utformningen eliminerar de förseningar som uppstår i fotoniska spikneuroner som använder insignalpulser i laserens förstärkningsområde. Forskarna lade till högupplösta radiofrekvenspads för att göra systemet snabbare och mer effektivt.

Läs också:

10 februari 2025 · 15:47

AI tar över: Automatiseringens påverkan på IT-jobb i USA

Denna teknik kan hjälpa till med reservoir computing, en metod som är användbar för att hantera data som förändras över tid, såsom i röstigenkänning eller väderprognoser. Laserneuronen är snabb och har komplex dynamik, vilket gör den väl lämpad för denna uppgift. I experiment visade systemet utmärkt prestanda i mönsterigenkänning och kunde hantera stora mängder data med hög noggrannhet.

Teknologins påverkan är enorm. Den kan avsevärt förbättra dators hastighet i informationsbehandling och utformningen av neurala nätverk genom att använda många laserbaserade neuroner. Detta kan leda till stora framsteg inom maskininlärning och AI. Genom att kombinera dessa neuroner med kantdatorsystem kan databehandling bli snabbare och mer exakt, vilket resulterar i effektivare tillämpningar i verkliga världen och minskad energianvändning.

Forskning kring neuroner med laserdrift kan bidra till att utveckla AI-system som efterliknar den mänskliga hjärnan. Även om forskningen fortfarande är i ett tidigt skede, är detta ett betydelsefullt steg mot det målet. Försöken att kombinera neuronernas naturliga effektivitet med snabb teknologi gör redan framsteg.