Макс Планк атындағы жарық ғылымы институтының ғалымдары болашақта машиналық оқыту желісінің энергиялық тиімділігін арттыру үшін оптикалық жүйеге нейрондық желінің жаңа нұсқасын енгізуді ұсынды. Бұл жайында islam.kz порталы Nature Physics мерзімді басылымына сілтеме жасай отырып мәлім етеді. Машиналық оқыту жүйесі және жасанды зерде технологиясы барған сайын күрделі нейрондық желілерді қажет етеді, бұл процесс энергия мен оқыту шығындарының еәдуір өсуіне әкеледі. Мысалы, GPT-3 негізіндегі жаттығулар 1000 мегаватт-сағаттан астам энергияны тұтынды, бұл шама шағын қаланың күнделікті тұтыну көрсетшіне тең. Нейроморфтық есептеуге әдісіне көшу жобасы өз кезегінде фон Нейман архитектурасында жүзеге асырылған нейрондық желілерді мидың жұмысына еліктейтін немесе мидың қызметін қайталауға тырысатын нақты нейрондық желілермен ауыстыруды ұйғарады. Бұл салада оптика мен фотониканың маңызы ерекше, өйткені, олар энергияны тұтыну деңдейін азайтуға көмектеседі және мейлінше тез есептеуге мүмкіндік береді. Дегенмен, осы уақытқа дейін екі негізгі шешімін таппаған мәселе болды: біріншісі, оптикалық нейронды желіні құру үшін жоғары қуатты лазердің қажет еді; екіншісі, мұндай желілерді оқытудың тиімді әдісінің болмады. Бұл мәселені шешуге мүмкіндік беретін жаңа тәсіл бойынша кіріс деректері жарық берудегі өзгерістер арқылы түсіріледі, бұл процесс өз кезегінде кіріс сигналын еркін түрде өңдеуге мүмкіндік береді. Бұл процесс күрделі болып келетін нақты, өзара әрекеттесуді болдырмайды және төмен қуаттағы жарық өрістерін қажет етеді. Ғалымдар бұл тарапта моделдеу технологиясын пайдалана отырып, осынау әдісті цифрлы, нейрондық желілер сияқты дәлдікпен кескіндерді жіктеу тапсырмаларында қолдануға болатындығын көрсетіп берді. Бұл жайт нейроморфтық құрылғылар үшін жаңа мүмкіндіктер ашады да машиналық оқыту тәсілін платформаларда кеңінен пайдалануға мүмкіндік береді.