科大研究團隊研發全球首個全光學多層神經網絡 有助研發新一代人工智能硬件

2019-09-11

香港科技大學(科大)的科研人員成功研發全球首個可用作深度機器學習(machine learning)的全光學神經網絡,不但能讓人工智慧在處理較複雜的問題上﹕例如辨識事物之間的關係或風險評估等範疇,進一步追近人類,更可在能耗大幅度降低的情況下,以光速進行運算。

一直以來,光學網絡操作僅限於線性*運算,但只靠線性運算並不能讓神經網絡模擬人類大腦運作而達至「深度學習」(Deep Learning)。人工智慧要掌握深度學習,需具有「非線性啟動函數」(non-linear activation functions) 的多層神經網絡。然而,在現存的光電混合神經網絡中,模擬人類大腦回應方式的「非線性啟動函數」乃透過電來實現,這限制了光學網絡的運算速度及能力。現在,由科大物理學系教授杜勝望及助理教授劉軍偉所帶領的研究團隊,實現了首個全光學多層神經網絡,為構建大規模的光學神經網絡推進一步。

為突破限制,研究團隊利用冷原子介質內只需極低鐳射功率便能運作的「電磁波引發透明效應」(electromagnetically induced transparency, EIT),來實現非線性啟用函式,並製作了一個雙層全光學的神經網絡。為測試成效,團隊利用這個網絡,對凝聚態物理學易辛模型(Ising model)中的有序相和無序相進行分類,發現與高性能電腦神經網絡運算的結果一樣準確。

杜教授表示﹕「雖然我們現在的成果只是一個概念驗證(proof-of-principle)的測試,但它表明新一代的光學人工智慧—即在低能耗的情況下進行快速運算,是有可能的。」

劉教授補充謂:「未來,我們希望擴大此技術的規模,構建一個更大型、更複雜的全光學神經網絡,以作圖像識別等實際應用。」

研究結果近日刊登於權威期刊《Optica》,並獲美國光學學會撰寫新聞稿介紹。

*即算術中的加減法及乘法

 

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杜勝望教授(左中坐著者)、劉軍偉教授(右中坐著者) 、曹圭鵬教授(後排左邊站著)及其研究團隊
杜勝望教授(左中坐著者)、劉軍偉教授(右中坐著者) 、曹圭鵬教授(後排左邊站著)及其研究團隊
科大的研究團隊成功研發全球首個可用作深度機器學習的全光學神經網絡
科大的研究團隊成功研發全球首個可用作深度機器學習的全光學神經網絡
人工光學神經網絡的實驗示意圖
人工光學神經網絡的實驗示意圖