Автор AZoNano 5 марта 2021 г.

Интеллектуальные голографические наноструктуры на КМОП-сенсорах для энергосберегающих схем безопасности ИИ

Сегодня машинное обучение пронизывает нашу повседневную жизнь: миллионы пользователей каждый день разблокируют свои телефоны с помощью распознавания лиц или проходят автоматизированные проверки безопасности с помощью ИИ в аэропортах и ​​на вокзалах.

Эти задачи возможны благодаря датчикам, которые собирают оптическую информацию для передачи ее в нейронную сеть на компьютере. Представьте себе, что сенсоры устройств, которые вы используете каждый день, могут выполнять функции искусственного интеллекта без компьютера – так же просто, как надеть на них очки.

Интегрированные голографические перцептроны, разработанные исследовательской группой Шанхайского университета науки и технологий под руководством профессора Мин Гу, иностранного члена Китайской инженерной академии, могут сделать это реальностью.

Они реализовали оптическую схему ИИ с нейронной плотностью, равной 1/400 человеческого мозга. Схема обучена обрабатывать информацию через полностью оптический вывод без питания со скоростью света с вычислительной мощностью более десяти порядков величина больше, чем у электронных процессоров. Ожидается, что в будущем его нейронная плотность будет в 10 раз больше, чем у человеческого мозга.

Как это работает

Традиционно визуальная информация преобразуется в электронную информацию, которая затем обрабатывается энергоемким оборудованием. Технология, разработанная командой профессора Гу, позволяет пропустить этот этап трансляции и обрабатывать оптическую информацию напрямую и без использования энергии.

Елена Гой, первый автор опубликованной статьи и ключевой член команды профессора Гу, сказала, что обработка оптической информации стала возможной с помощью новейших нанотехнологий.

«Используя высокоточную технологию трехмерного нанопроизводства, мы можем добавлять оптические элементы искусственного интеллекта к стандартным в отрасли датчикам изображения. Это сравнимо с надеванием индивидуальных, специализированных умных очков на датчики изображения, которые обрабатывают поступающая оптическая информация еще до того, как она будет обнаружена ».

Удар

Используя современную технологию лазерной 3D-нанопечати, исследователи создают оптические перцептроны с плотностью нейронов более 500 миллионов нейронов на квадратный сантиметр. Наноуровневый размер этих интеллектуальных оптических элементов выдвигает верхний предел вычислительной мощности для дешифраторов с нанопечатью, который составляет 400 ExaFLOPS (1018 FLOPS, плавающих операций в секунду), что на пять порядков увеличивает количество операций в секунду по сравнению с интегрированными. фотонное оборудование.

По словам Гои, печатая перцептроны непосредственно на кристаллах CMOS, можно реализовать оптические схемы искусственного интеллекта, которые не только превосходят существующие оптические методы, но и демонстрируют потенциал для применения в широком диапазоне областей, от проверки безопасности до медицины. диагностика, автоматическое вождение, обработка спутниковых снимков и др.

По словам профессора Гу, эта технология позволит создать целое новое семейство энергоэффективных периферийных устройств с искусственным интеллектом для обработки оптической информации. Это особенно важно для приложений, в которых потребление энергии критично или возможность передачи данных ограничена, например интеллектуальные сенсорные устройства в удаленных районах или интеллектуальные датчики для долгосрочного развертывания.

Это исследование было опубликовано в Свет: Наука и приложения под заголовком « Нанопечатные оптические линейные перцептроны с высокой плотностью нейронов, выполняющие выводы в ближнем инфракрасном диапазоне на кристалле CMOS ». 3 марта.

Источник: https://en.usst.edu.cn/