В МФТИ создали похожую на мозг нейросеть на основе жидкого света
Ученые из Московского физико-технического института (МФТИ) сделали важный шаг в развитии нейроморфных систем, создав новую архитектуру нейронной сети на основе жидкого света. Об этом "Газете.Ru" рассказали в МФТИ.
Традиционные нейронные сети сталкиваются с проблемами, связанными с ограниченной вычислительной скоростью и энергоэффективностью. В связи с этим растет интерес к нейроморфным системам, которые имитируют структуру и функциональность человеческого мозга.
Свет — это не только поток фотонов, но и сложный квантовый объект, который может образовывать различные состояния и фазы. Одним из таких состояний является квантовая жидкость света, или поляритонный конденсат. Это состояние возникает, когда свет сильно взаимодействует с материей и образует гибридные частицы — поляритоны.
Поляритоны — это квазичастицы, которые имеют свойства как света, так и материи. Они могут существовать в виде когерентного коллективного состояния, подобного сверхтекучести и сверхпроводимости. Такое состояние называется поляритонным конденсатом Бозе-Эйнштейна.
Поляритонные конденсаты представляют большой интерес для физиков и инженеров, так как они могут быть использованы для создания новых типов устройств, основанных на квантовой жидкости света. Такие устройства могут работать с очень высокой скоростью и эффективностью, используя только свет в качестве носителя информации.
Исследование показало, что новая нейроморфная сеть способна достигать высокой точности распознавания образов. Например, на наборе данных MNIST система продемонстрировала точность классификации до 97,5 %. В распознавании голоса на наборе данных Speech Commands точность составила около 68 % для подмножества из десяти классов, что также превзошло результаты существующих поляритонных нейроморфных систем.
"Предложенная нами архитектура нейронной сети обладает значительными преимуществами, так как она позволяет объединить оба подхода для улучшения нелинейных взаимодействий между нейронами разных слоев. Интеграция была достигнута благодаря введению процедуры индентирования входного сигнала, что привело к рекордным показателям точности в поляритонных нейронных сетях, значительно превосходящим результаты ранее предложенных моделей", — объяснил "Газете.Ru" директор Международного центра теоретической физики имени А.А. Абрикосова МФТИ Алексей Кавокин.