入金不要ボーナスカジノ最新い光学チップはディープ ニューラル ネットワークの重要な計算を実行可能

米マサチューセッツ工科大学の科学者らが完全集積型の光チップを開発したとの論文が２日、雑誌「ネイチャー・フォトニクス」に掲載された。入金不要ボーナスカジノ最新 ニューラル ネットワークに必要なすべての重要な計算を光学的に実行できるため、リアルタイムで学習できる高速プロセッサの作成への扉が開きます。

この入金不要ボーナスカジノ最新い光学チップは、従来のハードウェアと同等のパフォーマンスで、機械学習分類タスクの主要な計算を 05 ナノ秒未満で完了できます。このチップは、光ニューラル ネットワークを形成する相互接続されたモジュールで構成され、商用ファウンドリ プロセスを使用して製造されているため、技術の拡張とエレクトロニクスとの統合が容易になります。

入金不要ボーナスカジノ最新 ニューラル ネットワークは、線形および非線形演算を実行して複雑なデータを処理する相互接続されたノードの複数の層で構成されています。その中でも、非線形操作 (活性化関数など) により、入金不要ボーナスカジノ最新 ニューラル ネットワークが複雑な問題を解決できるようになります。 2017年、MITイングランドのグループはマリン・ソルジャチッチの研究室と協力して、光チップ上で行列乗算を実行できる光ニューラルネットワークを実証したが、この設計はチップ上で直接非線形演算を実行することはできない。設計上の課題は、光学的非線形性を引き起こすと非常に電力を消費することです。

その後、研究チームはこの課題を克服するために非線形光学機能ユニット (NOFU) を開発しました。エレクトロニクス技術と光技術を組み合わせることで、チップ上で非線形演算を実現し、光チップ上に光入金不要ボーナスカジノ最新ニューラルネットワークの構築を実現した。その中で、ニューラル ネットワーク パラメーターは光信号としてエンコードされ、プログラマブル ビーム スプリッター アレイを通じて行列乗算が実行され、外部アンプを必要とせず、非常に低いエネルギー消費を必要とせずに NOFU によって非線形機能が実装されます。

この光学チップの精度はトレーニング テストで 96% を超え、推論精度は 92% を超え、主要な計算の実行時間は 05 ナノ秒未満です。回路全体は CMOS チップの製造に使用されるのと同じインフラストラクチャとプロセスを使用するため、大量生産が容易になり、製造エラーが減少します。この研究により、光学チップ上で入金不要ボーナスカジノ最新 ニューラル ネットワークを効率的にトレーニングする可能性が得られます。

長期的には、光チップは、LIDAR、天文学、素粒子物理学などの分野の研究や、高速通信などの計算負荷の高いアプリケーションに適した、より高速でエネルギー効率の高い入金不要ボーナスカジノ最新ラーニングを可能にすることが期待されています。

出典：科学技術日報