Wąskie gardło architektury Neumanna

Tradycyjne sieci neuronowe napotykają ograniczenia wynikające z uwarunkowań fizycznych. Wąskim gardłem architektury Neumanna jest konieczność przesyłania danych z dużą prędkością między procesorem a pamięcią. To oraz inne ograniczenia stymulują poszukiwanie nowego typu sieci, takich jak sieć neuromorficzna, która naśladując ludzki mózg, jednocześnie przetwarza i przesyła informacje, eliminując potrzebę ciągłego transferu między procesorem a pamięcią. Jak dotąd nie udało się jednak opracować energooszczędnej sieci neuromorficznej z potencjałem do wdrożenia przemysłowego.

Obliczenia z prędkością światła

Naukowcy z UW wykonują wszystkie obliczenia w swojej sieci neuromorficznej optycznie — z prędkością światła. Tworzą rozwiązanie, które może zbliżyć się do limitów kwantowych przy niskim zużyciu energii. Wydajność sieci optycznej została przetestowana poprzez klasyfikację binarnej funkcji XOR w implementacji całkowicie optycznej i klasyfikację zestawu danych z Modified National Institute of Science and Technology (MNIST), gdy pasywne elementy liniowe były symulowane numerycznie. Wykazano, że dokładność klasyfikacji dla funkcji XOR wynosiła 100%, a dokładność klasyfikacji odręcznych cyfr MNIST wynosiła około 96%.

Korzyści

• EE 1017 SOPS W-1
• ED 106 GOPS mm-2
• Dokładność na poziomie 96%.
• Możliwość przetwarzania sygnałów optycznych bez konwersji optoelektronicznej.
• Kompatybilność z istniejącą technologią półprzewodnikową (długości fal telekomunikacyjnych).
• Niezwykle krótkie opóźnienie na poziomie pikosekund.
• Możliwość pracy w temperaturze pokojowej.

Kontakt z Brokerem Technologii

Centrum Transferu Technologii i Wiedzy Uniwersytetu Warszawskiego

 tel. (22) 55 40 725

e-mail: rafal.murawski@cttw.uw.edu.pl