{"id":34491,"date":"2019-10-31T21:58:39","date_gmt":"2019-10-31T18:58:39","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii\/"},"modified":"2019-10-31T21:58:39","modified_gmt":"2019-10-31T18:58:39","slug":"intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii","title":{"rendered":"Intel arbeitet an optischen Chips f\u00fcr eine effizientere KI.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Photonische integrierte Schaltungen oder optische Chips bieten potenziell zahlreiche Vorteile im Vergleich zu ihren elektronischen Pendants, wie z. B. eine Reduzierung des Energieverbrauchs und eine Verringerung der Berechnungsverz\u00f6gerung. Aus diesem Grund glauben viele Forscher, dass sie \u00e4u\u00dferst effektiv f\u00fcr Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens und der Entwicklung von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) sein k\u00f6nnen. Auch Intel sieht gro\u00dfes Potenzial f\u00fcr die Anwendung von Silizium-Photonik in diesem Bereich. Eine Gruppe von Forschern bei Intel hat in einem wissenschaftlichen Artikel<\/a><\/noindex> detailliert neue Methoden beschrieben, die optische neuronale Netzwerke einen Schritt n\u00e4her an die Realit\u00e4t bringen k\u00f6nnten.<\/p>\n

\"Intel<\/p>\n

In einem k\u00fcrzlich erschienen Blogbeitrag von Intel<\/a><\/noindex>, der sich mit maschinellem Lernen besch\u00e4ftigt, beschreibt, wie die Forschung im Bereich optischer neuronaler Netze begann. Die wissenschaftlichen Arbeiten von David A. B. Miller und Michael Reck zeigten, dass ein Typ von photonischem Schaltkreis, bekannt als Mach-Zehnder-Interferometer (MZI), so konfiguriert werden kann, dass er Matrizenmultiplikationen von 2 \u00d7 2 durchf\u00fchrt. Wenn man das MZI in einem dreieckigen Gitter f\u00fcr die Multiplikation gr\u00f6\u00dferer Matrizen anordnet, kann man ein Schema erhalten, das den Algorithmus zur Multiplikation einer Matrix mit einem Vektor implementiert \u2014 eine grundlegende Berechnung, die im maschinellen Lernen verwendet wird.<\/p>\n

Eine neue Studie von Intel konzentrierte sich darauf, zu untersuchen, was passiert, wenn verschiedene Defekte bei der Herstellung optischer Chips auftreten, die aufgrund der analoger Natur der rechnergest\u00fctzten Photonik Unterschiede in der Rechenpr\u00e4zision zwischen verschiedenen Chips desselben Typs verursachen. Obwohl solche Untersuchungen bereits in der Vergangenheit durchgef\u00fchrt wurden, lag der Schwerpunkt dabei mehr auf der nachtr\u00e4glichen Optimierung zur Behebung m\u00f6glicher Ungenauigkeiten. Dieser Ansatz weist jedoch eine schlechte Skalierbarkeit auf, da Netzwerke immer gr\u00f6\u00dfer werden, was zu einem Anstieg der erforderlichen Rechenleistung zur Anpassung optischer Netzwerke f\u00fchrt. Anstatt die Chips nach der Herstellung zu optimieren, betrachtete Intel die M\u00f6glichkeit, die Chips vor der Herstellung durch den Einsatz einer st\u00f6rsicheren Architektur einmalig zu schulen. Ein Referenz-Optical-Neuronales-Netzwerk wurde einmal trainiert, danach wurden die Trainingsparameter auf mehrere fabrikationsbedingte Instanzen des Netzwerks mit Unterschieden in ihren Komponenten verteilt.<\/p>\n

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Das Intel-Team hat zwei Architekturen f\u00fcr den Aufbau von KI-Systemen auf Basis von MZI untersucht: GridNet und FFTNet. GridNet platziert MZI vorhersehbar in einem Gitter, w\u00e4hrend FFTNet sie als \u201eSchmetterlinge\u201c anordnet. Nach dem Training beider Modelle bei der Referenzaufgabe des tiefen Lernens zur Handschriftenerkennung (MNIST) stellten die Forscher fest, dass GridNet eine h\u00f6here Genauigkeit erreichte als FFTNet (98 % gegen\u00fcber 95 %), jedoch war die Architektur von FFTNet \u201edeutlich robuster\u201c. Tats\u00e4chlich fiel die Leistung von GridNet unter 50 %, als k\u00fcnstliches Rauschen (St\u00f6rungen, die m\u00f6gliche Produktionsfehler bei optischen Chips simulieren) hinzugef\u00fcgt wurden, w\u00e4hrend die Leistung von FFTNet nahezu konstant blieb.<\/p>\n

Wissenschaftler behaupten, dass ihre Forschung die Grundlage f\u00fcr Methoden des maschinellen Lernens legt, die helfen werden, die Notwendigkeit der Feinabstimmung optischer Chips nach deren Herstellung zu eliminieren, und so wertvolle Zeit und Ressourcen sparen.<\/p>\n

\u201eWie in jedem Produktionsprozess gibt es bestimmte M\u00e4ngel, die bedeuten, dass es zwischen den Chips kleine Unterschiede geben wird, die sich auf die Berechnungsgenauigkeit auswirken\u201c, erkl\u00e4rt der Senior Director der Intel AI Produktgruppe, Casimir Wierzynski. \u201eWenn optische neuronale Einheiten ein tragf\u00e4higer Bestandteil der Hardware-\u00d6kosysteme f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz werden sollen, m\u00fcssen sie auf gr\u00f6\u00dfere Chips und industrielle Fertigungstechnologien umsteigen. Unsere Forschung zeigt, dass die Vorauswahl der richtigen Architektur die Wahrscheinlichkeit erheblich erh\u00f6ht, dass die produzierten Chips die angestrebte Leistung erreichen, selbst wenn Produktionsvariationen auftreten.\u201c<\/p>\n

Gleichzeitig, w\u00e4hrend Intel haupts\u00e4chlich Forschungsarbeit leistet, hat der Physikdoktorand vom Massachusetts Institute of Technology, Yichen Shen, das auf Boston basierende Startup Lightelligence gegr\u00fcndet, das 10,7 Millionen US-Dollar an Risikokapital angezogen hat und k\u00fcrzlich demonstriert hat<\/a><\/noindex> Ein Prototyp eines optischen Chips f\u00fcr maschinelles Lernen, der 100-mal schneller ist als aktuelle elektronische Chips und zudem den Energieverbrauch erheblich senkt, zeigt erneut das Potenzial photonischer Technologien auf.<\/p>\n

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Quelle: 3dnews.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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