Физики из Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ) представили новую архитектуру для создания ультрабыстрых нейроморфных нейросетей, которые имитируют работу человеческого мозга.
Модель была разработана на основе двумерных решеток «световых капель», которая способна быстро и достоверно распознавать рукописные и голосовые команды, передает Gazeta.SPb , ссылаясь на издание «Газета.Ru».
Ключевой элемент нейросети – это поляритоны, частицы, которые образовываются при взаимодействии фотонов и экситонов в полупроводниках.
«Когда поляритоны собираются вместе, они могут образовать особое коллективное состояние – конденсат Бозе-Эйнштейна. Если два таких конденсата находятся рядом, они начинают обмениваться частицами и создают узор из светлых и темных полос», – рассказал главный научный сотрудник Алексей Кавокин.
Созданная архитектура относится к классу бинарных нейросетей, работающих с двоичными входными и выходными сигналами нейронов. Если классические решения оперируют непрерывными переменными, то BNN способна быстрее обрабатывать информацию и требует меньше памяти, чем обычные нейронные сети.
За счет этого такие нейросети лучше масштабируются. Эти особенности делают их подходящими для устройств с ограниченным энергоресурсом, к примеру, для интернета или периферийных вычислений, где важна скорость и эффективность.
