Biz hamımız neyron şəbəkələrin əl yazısını tanımaq qabiliyyəti ilə tanışıq. Bu texnologiyanın əsasları uzun illərdir mövcuddur, lakin hesablama gücündə və paralel emalda sıçrayışlar onu çox praktik həllə çevirən nisbətən yaxınlardadır. Bununla belə, bu praktik həll, mahiyyət etibarı ilə, hər hansı digər proqramı işləyərkən olduğu kimi, bitləri dəfələrlə dəyişən rəqəmsal kompüterlə təmsil olunacaq. Ancaq Viskonsin, MİT və Kolumbiya Universitetlərində tədqiqatçılar tərəfindən hazırlanmış neyron şəbəkəsi vəziyyətində hər şey fərqlidir. Onlar .
Bu şüşədə hava qabarcıqları, qrafen çirkləri və digər materiallar kimi dəqiq yerləşdirilmiş daxilolmalar var. İşıq şüşəyə dəydikdə, mürəkkəb dalğa nümunələri meydana gəlir və bu, on sahədən birində işığın daha sıx olmasına səbəb olur. Bu sahələrin hər biri bir nömrəyə uyğundur. Məsələn, aşağıda "iki" sayı tanındıqda işığın necə yayıldığını göstərən iki nümunə verilmişdir.
5000 təsvirdən ibarət təlim dəsti ilə neyron şəbəkə 79 daxil edilən təsvirin 1000%-ni düzgün tanıya bilir. Komanda hesab edir ki, şüşə istehsalı prosesinin yaratdığı məhdudiyyətləri aşa bilsələr, nəticəni yaxşılaşdıra bilərlər. İşləyən bir prototip əldə etmək üçün cihazın çox məhdud dizaynı ilə başladılar. Bundan sonra, onlar tanınmanın keyfiyyətini yaxşılaşdırmaq üçün müxtəlif yolları araşdırmağa davam etməyi planlaşdırırlar, eyni zamanda texnologiyanı həddindən artıq mürəkkəbləşdirməməyə çalışırlar ki, istehsalda istifadə olunsun. Komandanın həmçinin şüşədə XNUMXD neyron şəbəkəsi qurmaq planları var.
Mənbə: www.habr.com