科大研究团队研发全球首个全光学多层神经网络 有助研发新一代人工智能硬件

2019-09-11

香港科技大学(科大)的科研人员成功研发全球首个可用作深度机器学习(machine learning)的全光学神经网络,不但能让人工智能在处理较复杂的问题上﹕例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情况下,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「深度学习」(Deep Learning)。人工智能要掌握深度学习,需具有「非线性启动函数」(non-linear activation functions) 的多层神经网络。然而,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。现在,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团队,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,研究团队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。为测试成效,团队利用这个网络,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﹕「虽然我们现在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工智能—即在低能耗的情况下进行快速运算,是有可能的。」

刘教授补充谓:「未来,我们希望扩大此技术的规模,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新闻稿介绍。

*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(后排左边站着)及其研究团队
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(后排左边站着)及其研究团队
科大的研究团队成功研发全球首个可用作深度机器学习的全光学神经网络
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人工光学神经网络的实验示意图
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