Оптическая дифракционная нейронная сеть, изготовленная при помощи трехмерной печати, выполняет распознавание объектов буквально со скоростью света - «Наука и технологии» » Экономические новости.
Экономические новости. » Экономические новости » Технологии » Оптическая дифракционная нейронная сеть, изготовленная при помощи трехмерной печати, выполняет распознавание объектов буквально со скоростью света - «Наука и технологии»
Оптическая дифракционная нейронная сеть, изготовленная при помощи трехмерной печати, выполняет распознавание объектов буквально со скоростью света - «Наука и технологии»
Искусственные нейронные сети, используемые сейчас в технологиях искусственного интеллекта и предназначенные для решения тяжелых вычислительных задач, таких, как распознавание объектов на изображениях, к примеру, ассоциируются у нас с большими высокопроизводительными вычислительными системами или
Дифракционная нейронная сеть

Искусственные нейронные сети, используемые сейчас в технологиях искусственного интеллекта и предназначенные для решения тяжелых вычислительных задач, таких, как распознавание объектов на изображениях, к примеру, ассоциируются у нас с большими высокопроизводительными вычислительными системами или специализированными нейроморфными процессорами, работа которых основана на принципах работы головного мозга. Однако, исследователи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе нашли новый способ реализации искусственной нейронной сети, используя свет, проходящий через череду специальных дифракционных пластин, изготовленных при помощи технологий трехмерной печати. Естественно, что такая нейронная сеть буквально работает со скоростью света, а для ее функционирования требуется не такое уж и большое количество энергии.

Традиционно, технологии глубинного машинного обучения и самообучения реализуются на базе нейронных сетей, создаваемых программным способом в недрах достаточно мощных компьютеров. И некоторые наиболее удачные реализации этих технологий уже могут сравниться, а иногда и превзойти человека по скорости и качеству работы. Тем не менее, такой подход к реализации нейронных сетей имеет ряд недостатков, главным из которых является необходимость использования большого количества ресурсов компьютерной техники и, как следствие, достаточно большое количество потребляемой во время работы энергии.

Дифракционная нейронная сеть #2

{full-story limit="10000"}
Ctrl
Enter
Заметили ошЫбку?
Выделите текст и нажмите Ctrl+Enter
Мы в
Комментарии
Минимальная длина комментария - 50 знаков. комментарии модерируются
Комментариев еще нет. Вы можете стать первым!
Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив


       
Экономические новости