科大研究TEAM研发全球首个全光学多层神经网络 有助研发新一代人员高技术硬件

11-09-2019

3833金沙官网(科大)的科研人员成功研发全球首个可用作深度机器进修(machine learning)的全光学神经网络,不但能让人员高技术在处理较复杂的小case上﹕ 诸如辨识事物之间的关系或风险评估等范畴,进一步追近人类,更可在能耗大幅度降低的环境下,以光速进行运算。

一直以来,光学网络操作仅限于线性*运算,但只靠线性运算并不能让神经网络模拟人类大脑运作而达至「深度进修」(Deep Learning)。人员高技术要把握深度进修,需具有「非线性启动函数」(non-linear activation functions) 的多层神经网络。然则,在现存的光电混合神经网络中,模拟人类大脑响应方式的「非线性启动函数」乃透过电来实现,这限制了光学网络的指令周期及能力。Now,由科大物理学系教授杜胜望及助理教授刘军伟所带领的研究TEAM,实现了首个全光学多层神经网络,为构建大规模的光学神经网络推进一步。

为突破限制,研究TEAM利用冷原子介质内只需极低激光功率便能运作的「电磁波引发透明效应」(electromagnetically induced transparency, EIT),来实现非线性启用函式,并制作了一个双层全光学的神经网络。为测试效果,TEAM利用这个网络,对凝聚态物理学易辛模型(Ising model)中的有序相和无序相进行分类,发现与高性能电脑神经网络运算的结果一样准确。

杜教授表示﹕「虽然吾们Now的成果只是一个概念验证(proof-of-principle)的测试,但它表明新一代的光学人员高技术—即在低能耗的环境下进行快速运算,是有可能的。」

刘教授补充谓:「明朝,吾们瞩望扩大此 技术实现 的规模,构建一个更大型、更复杂的全光学神经网络,以作图像识别等实际应用。」

研究结果近日刊登于权威期刊《Optica》,并获美国光学学会撰写讯息稿介绍。

*即算术中的加减法及乘法

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杜胜望教授(左中坐著者)、刘军伟教授(右中坐著者) 、曹圭鹏教授(下排左边站着)及其研究TEAM
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科大的研究TEAM成功研发全球首个可用作深度机器进修的全光学神经网络
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人员光学神经网络的实验示意图
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