Cabos de fibra óptica Tenha um problema de gargalo. Embora sejam capazes de transportar dados codificados à velocidade da luz, a tradução dos dados codificados em informações compreensíveis geralmente requer equipamentos mais lentos e muito mais fome de energia. Construindo inovações anteriores em um campo conhecido como redes neurais passivas, no entanto, uma equipe da Universidade de Xangai da China para a Ciência e Tecnologia (USST) está desenvolvendo uma solução alternativa microscópica: um novo inteligência synthetic Chip que utiliza física leve para analisar dados usando apenas uma fração da energia. Além disso, cada chip é apenas do tamanho de um grão de sal.
Os recentes avanços, detalhados em um estudo publicado na revista Nature Photonics Confie em uma forma de rede neural desenvolvida pela primeira vez por pesquisadores da Universidade da Califórnia, Los Angeles, em 2018. Conhecida como “Rede Neural Difrativa e Difrativa Opática”Este método usa camadas padronizadas e impressas em 3D de componentes passivos que são empilhados com precisão. O sistema é então treinado para completar cálculos complexos utilizando fótons de luz.
Como Novo cientista Explica, a equipe do USST recentemente usou esse conceito como ponto de partida para criar uma “rede neural passiva e bem treinada” que manobra fisicamente leve para realizar análises computacionais. Toda essa luz codificada por dados, no entanto, é transmitida através de fios de fibra óptica não mais larga que um único cabelo humano-então eles precisavam que o chip de AI fosse tão pequeno para ler cada fóton.
Os pesquisadores confiaram em “nanolitografia tridimensional de dois fótons” para construir cada chip minúsculo usando camadas poliméricas ultrafinas. Eles então anexaram um chip ao closing de um fio de fibra óptica, onde processou os dados enquanto passavam pelos cabos na velocidade da luz. Para testar a invenção, a equipe codificou imagens de números em fótons leves e os enviou através dos fios de fibra óptica. Os chips da AI leem com sucesso os dados e recriavam cada imagem numérica com o mínimo de imprecisão. Esse tipo de reconhecimento de imagem agora é uma função rudimentar em muitos sistemas de IA, os chips do tamanho de sal conseguiram fazê-lo em trilhões de segundo. Eles também fazem isso usando apenas alguns milésimos da quantidade de energia como a tecnologia de reconhecimento de imagens baseada em IA de hoje.
O sistema ainda não é perfeito. As menores imperfeições do chip podem degradar o sistema geral, e cada chip deve ser especificamente personalizado, dependendo do trabalho necessário. Ainda assim, os inventores acreditam que a tecnologia pode eventualmente fornecer “funcionalidades sem precedentes”. Isso pode incluir situações como imagens endoscópicas e potencialmente até para a computação quântica.
Mais negócios, revisões e guias de compra
