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用玻璃创造“空间芯片”,让扭曲空间具备算力,几乎无能耗无延迟

2019-08-22 12:33

原标题:用玻璃创造“空间芯片”,让扭曲空间具备算力,几乎无能耗无延迟

大数据文摘出品

作者:宁静、魏子敏

有没有想过把神经网络从计算机“搬”进一片玻璃中?

通过神经网络进行图像识别、智能推荐已经非常普遍。最近几年,计算能力和并行处理的增加使其成为一种非常实用的技术。然而,在核心层面,它仍然是一台数字计算机,和其他的计算机程序并无差别。并且,其对电能的要求也越来越高。

以识别手写数字为例,这是一个非常经典的深度学习入门课题:你需要经过层层神经网络的前向传播以及以梯度下降,为原理支撑的BP算法调整每层神经元的权重、偏差,来完成最终的识别效果,中间的计算量和参数交换复杂程度可想而知。

长久以来,研究者们一直在探索一种更快、更节能的方法来实现神经网络的复杂计算。

近日,来自威斯康星大学、麻省理工学院和哥伦比亚大学的研究人员就发布了一种最新的神经网络,采用一种特殊的玻璃面板,用线性材料和非线性材料模拟网络里的单元,经过训练,也可以完成普通神经网络的工作。

最有趣的是,这种特殊玻璃面板几乎不需要电力,只需要有光照即可工作。目前,研究团队已经用它完成了识别灰度手写数字的任务,准确率达到了79%。

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这种特殊的玻璃含有精确控制的夹杂物,例如气孔或诸如石墨烯或其他材料的杂质。当光线照射到玻璃上时,会发生复杂的波纹图案,并且在玻璃上的十个区域之一,光线会变得更强烈。每个区域对应一个数字。

例如,以下是两个在玻璃上识别手写数字“2”的例子:

研究团队称他们设计了非常严格的规则来制作相关实验设备,并且将在尽可能“可大规模生产”的前提下,进一步改进材料提升识别比重。该团队还计划以3D形式创建网络。

先放上相关论文链接

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