février 4, 2023

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Gestionnaire de déviation conçu avec un apprentissage en profondeur | Alerte Eurek !

Transformations linéaires globales massivement parallèles à l'aide d'un réseau de neurones à diffraction profonde à plusieurs longueurs d'onde.

image : Transformations linéaires globales massivement parallèles à l’aide d’un réseau de neurones à réfraction profonde à plusieurs longueurs d’onde.
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Crédit : Image reproduite avec l’aimable autorisation d’Ozcan Research Group, UCLA.

À l’ère numérique d’aujourd’hui, les tâches de calcul deviennent de plus en plus complexes. Ceci, à son tour, a conduit à une croissance exponentielle de l’énergie consommée par les ordinateurs numériques. Ainsi, il est nécessaire de développer des ressources matérielles capables d’effectuer des calculs à grande échelle de manière rapide et économe en énergie.

À cet égard, les ordinateurs optiques, qui utilisent la lumière au lieu de l’électricité pour effectuer des calculs, sont prometteurs. Il est susceptible de fournir un temps de réponse plus court et une consommation d’énergie plus faible, en tirant parti du parallélisme des systèmes optiques. En conséquence, les chercheurs ont exploré différentes conceptions pour l’informatique optique. Par exemple, le réseau optique réfléchissant a été conçu en combinant l’optique avec l’apprentissage en profondeur pour effectuer des tâches de calcul visuellement complexes telles que la classification et la reconstruction d’images. Il se compose d’un empilement de couches de diffraction structurées, chacune avec des milliers de caractéristiques/neurones réfléchissants. Ces couches passives sont utilisées pour contrôler les interactions lumière-matériau afin de moduler la lumière d’entrée et de produire la sortie souhaitée. Les chercheurs entraînent le réseau réflexif en optimisant le profil de ces couches à l’aide d’outils d’apprentissage en profondeur. Après avoir fabriqué la conception résultante, ce cadre fonctionne comme une unité de traitement visuel autonome nécessitant uniquement une source de lumière d’entrée pour fonctionner.

À ce jour, les chercheurs ont réussi à concevoir des réseaux de diffraction monochromatiques ou à une seule longueur d’onde pour mettre en œuvre un processus de transformation linéaire unique (multiplication matricielle). Mais est-il possible d’effectuer plusieurs transformations linéaires simultanément ? Le même groupe de recherche de l’UCLA qui a introduit pour la première fois les réseaux optiques de diffraction s’est récemment penché sur cette question. Dans une étude récente Publié dans photonique avancéeils ont utilisé un schéma de multiplexage en longueur d’onde dans un réseau optique de déviation et ont démontré la faisabilité d’utiliser un processeur réfractif à large bande pour effectuer des transformations linéaires massivement parallèles.

Le professeur Aydoğan Özkan, président UCLA du groupe de recherche du Samueli College of Engineering, décrit brièvement l’architecture et les principes de ce processeur optique : « Le processeur optique réfractif à large bande a des entrées et des sorties de champ de vision utilisant Nje nune pixels, respectivement. Ils sont reliés entre eux par des couches réfractives structurelles successives, constituées de matériaux à conductivité négative. Un ensemble prédéterminé de N.w Les longueurs d’onde séparées codent les informations d’entrée et de sortie. Chaque longueur d’onde est affectée à une fonction cible unique ou à une transformation linéaire avec une valeur complexe « , explique-t-il. « Ces transformations cibles peuvent être spécifiquement affectées à des fonctions distinctes telles que la classification et la segmentation d’images, ou elles peuvent être personnalisées pour calculer différentes opérations de filtrage convolutionnel. ou des couches entièrement connectées dans un réseau de neurones. Toutes ces transformations linéaires ou fonctions requises sont exécutées simultanément à la vitesse de la lumière, car chaque fonction souhaitée se voit attribuer une longueur d’onde unique. Cela permet au processeur visuel à grande échelle de calculer avec un débit et un parallélisme maximum. « 

Les chercheurs ont montré que la conception d’un processeur optique à plusieurs longueurs d’onde peut être approchée nw Transformations linéaires uniques avec une erreur négligeable sur le nombre total de caractéristiques de diffraction n est supérieur ou égal à 2𝑁w𝑁je𝑁une. Cette conclusion est confirmée pour 𝑁w > 180 transformations caractéristiques par simulation numérique valables pour des matériaux aux propriétés de dispersion différentes. De plus, l’utilisation d’un n (3𝑁w𝑁je𝑁une) 𝑁 a augmentéw Plus environ 2 000 transformations uniques qui sont exécutées en parallèle, toutes visuellement.

En ce qui concerne les perspectives de cette nouvelle conception informatique, Özkan note : « De tels processeurs réfractifs massivement parallèles et multi-longueurs d’onde seront utiles pour concevoir des systèmes de vision industrielle intelligents à haut débit et des processeurs hyperspectraux, et peuvent inspirer de nombreuses applications dans divers domaines, y compris l’imagerie médicale. . » bio, télédétection et chimie analytique et science des matériaux ».

Lisez l’article Gold Open Access de J. Li et al. « , »Transformations linéaires globales massivement parallèles utilisant un réseau optique à longueur d’onde multiplexée« , » Cas. Photon. 5(1), 016003 (2023), doi 10.1117/1.AP.5.1.016003.


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