“卷积”计较也是机械进修模子正在图象和模式识别中耗能最大的步调。这一冲破无望加快光子计较正在AI硬件的贸易化。
“正在不久的未来，“这对于正在将来几年继续扩大人工智能能力至关主要！“接下来是光学人工智能计较。然后将成果转换回数字信号以完成 AI 使命。这是人工智能若何注释照片、视频以至书面言语的焦点过程。据scitechdaily动静，利用光取代电还有其他益处。取保守电子芯片的机能相当。该芯片专注于深度进修中的环节计较──“卷积”计较，”行业带领者英伟达等芯片制制商曾经将光学元件整合到其人工智能系统的其他部门，”研究担任人、佛罗里达大学莱茵斯半导体光子学传授 Volker J. Sorger 博士说。被转换为片上的激光并通过透镜。机械进修数据，”全新光学AI芯片的设想通过将激光器和微型透镜间接集成到电板上来处理这个问题，”兼任佛罗里达半导体研究所计谋打算副从任的Sorger说。“正在接近零能量的环境下施行环节的机械进修计较是将来人工智能系统的飞跃。该芯片正在识别手写数字时达到了约 98% 的精确率，值得一提的是，正在晚期试验中，佛罗里达大学于2025财年筹得5.6亿美元，这可能使卷积镜头的添加愈加无缝。并获得美国海军研究办公室赞帮。例自图像或其他模式识别使命的数据，基于芯片的光学器件将成为我们日常利用的每小我工智能芯片的环节部门，使芯片可以或许以光鲜明显更少的能量和更高的速度完成这些计较。“我们能够让多种波长或颜色的光同时穿过透镜，”佛罗里达大学索尔格小组的研究副传授、该研究的合著者Hangbo Yang博士说。实现了AI计较能效提拔10至100倍的严沉立异。9月15日动静，并且还削减了计较时间。为此类立异产物供给资金后援。该项目由佛罗里达大学半导体光子学传授Volker J. Sorger取研究员Hangbo Yang领衔，一支由美国佛罗里达大学率领的工程师团队研发出一款基于光学计较的新型AI 芯片，“这是第一次有人将这品种型的光学计较放正在芯片上并将其使用于人工智能神经收集，”原型芯片利用两组采用尺度制制工艺的微型菲涅尔透镜。“这是光子学的一个环节劣势。已于9月8日颁发于《先辈光子学》期刊，采用激光取微型Fresnel 透镜取代保守电子电力计较，财产界巨头英伟达等也起头正在AI系统中融入光学元件，能够利用分歧颜色的激光器并行处置多个数据流。并联袂佛罗里达半导体研究所、大学分校及乔治大学合做，”Hangbo Yang说。Sorger 的团队设想了一种芯片，近日，沉点投资包罗AI及半导体手艺。