Напечатанная на 3D-принтере нейросеть работает со скоростью света

Команда из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе с помощью 3D-печати изготовила устройство на основе искусственного интеллекта, способное анализировать большие объемы данных и распознавать предметы со скоростью света. В основу системы глубинного обучения лег полностью оптический механизм, дифракционная нейросеть Diffractive Deep Neural Network (D2NN).

Архитектура оптической нейросети имитирует процесс обработки информации мозгом — система использует свет, отраженный объектом, чтобы распознать его максимально быстро. Процесс создания новой нейросети начали с компьютерной симуляции, после чего исследователи напечатали на 3D-принтере тонкие полимерные пластины в виде квадратов со стороной 8 см. Поверхность пластин специально сделали неровной, чтобы обеспечить дифракцию света в разных направлениях. Совокупность таких выступов-пикселей выполняет функции «оптической сети», которая определяет путь отраженного света. Система способна распознать объект за счет того, что отраженный свет, как правило, преломляется через один и тот же пиксель, регистрирующий именно этот предмет.

Показывая системе разные предметы, ученые способствовали выработке алгоритмов глубинного обучения. В ходе экспериментов команда продемонстрировала, что разработка с точностью распознает написанные от руки числа и предметы одежды — именно эти объекты часто применяются для тестирования искусственного интеллекта. Пока исследователи представили только концептуальный прототип, но подобную систему можно использовать в фотокамерах, а также для микроскопических и медицинских изображений — например, чтобы обнаружить признаки заболевания среди миллионов клеток.