{"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\/it\/blog\/news\/intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii","title":{"rendered":"Intel sta lavorando su chip ottici per un'IA pi\u00f9 efficiente","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

I circuiti integrati fotonici o chip ottici offrono potenzialmente numerosi vantaggi rispetto ai loro analoghi elettronici, come la riduzione del consumo energetico e la diminuzione della latenza nei calcoli. Ecco perch\u00e9 molti ricercatori ritengono che possano rivelarsi estremamente efficaci in compiti di apprendimento automatico e nello sviluppo dell'intelligenza artificiale (IA). Anche Intel vede grandi opportunit\u00e0 per l'applicazione della fotonica al silicio in questo campo. Il gruppo di ricercatori di un articolo scientifico<\/a><\/noindex> ha descritto in dettaglio nuove metodologie che possono avvicinare le reti neurali ottiche a una realt\u00e0 concreta.<\/p>\n

\"Intel<\/p>\n

In un recente post sul blog di Intel<\/a><\/noindex>, dedicato all'apprendimento automatico, descrive come sono iniziati gli studi sulle reti neurali ottiche. I lavori scientifici di David Miller e Michael Reck hanno dimostrato che un tipo di circuito fotonico, noto come interferometro di Mach-Zehnder (MZI), pu\u00f2 essere configurato per eseguire la moltiplicazione di matrici di dimensione 2 × 2. Posizionando il MZI in una rete triangolare per la moltiplicazione di matrici pi\u00f9 grandi, \u00e8 possibile ottenere uno schema che realizza l'algoritmo di moltiplicazione di una matrice per un vettore \u2014 il calcolo fondamentale utilizzato nell'apprendimento automatico.<\/p>\n

Un nuovo studio di Intel si \u00e8 concentrato sull'analisi di ci\u00f2 che accade quando si verificano vari difetti a cui sono soggette le chip ottiche durante la produzione (poich\u00e9 la fotonica computazionale \u00e8 di natura analogica), causando differenze nella precisione dei calcoli tra diversi chip dello stesso tipo. Sebbene studi simili siano gi\u00e0 stati condotti, in passato si sono concentrati principalmente sull'ottimizzazione post-produzione per eliminare eventuali imprecisioni. Tuttavia, questo approccio ha una scarsa scalabilit\u00e0, poich\u00e9 le reti stanno diventando sempre pi\u00f9 grandi, il che comporta un aumento della potenza di calcolo necessaria per ottimizzare le reti ottiche. Invece di ottimizzare dopo la produzione, Intel ha considerato la possibilit\u00e0 di un addestramento una tantum dei chip prima della produzione, grazie all'uso di un'architettura resistente alle interferenze. Una rete neurale ottica di riferimento \u00e8 stata addestrata una sola volta, dopo di che i parametri di apprendimento sono stati distribuiti su pi\u00f9 esemplari fabbricati della rete con differenze nei loro componenti.<\/p>\n

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Il team di Intel ha esaminato due architetture per costruire sistemi di intelligenza artificiale basati su MZI: GridNet e FFTNet. GridNet colloca prevedibilmente i MZI in una griglia, mentre FFTNet li dispone a forma di \u00abfarfalle\u00bb. Dopo l'addestramento di entrambi nella simulazione su un compito di riferimento di deep learning per il riconoscimento delle cifre manoscritte (MNIST), i ricercatori hanno scoperto che GridNet ha raggiunto una precisione superiore a quella di FFTNet (98 % contro 95 %), ma l'architettura FFTNet si \u00e8 rivelata \u00absignificativamente pi\u00f9 affidabile\u00bb. In effetti, le prestazioni di GridNet sono scese al di sotto del 50 % con l'aggiunta di rumore artificiale (interferenze che simulano possibili difetti nella produzione di chip ottici), mentre per FFTNet sono rimaste quasi costanti.<\/p>\n

Gli scienziati affermano che le loro ricerche pongono le basi per metodi di apprendimento dell'intelligenza artificiale che aiuteranno a eliminare la necessit\u00e0 di ottimizzare i chip ottici dopo la loro produzione, risparmiando tempo e risorse preziose.<\/p>\n

\u00abCome in qualsiasi processo produttivo, ci sono determinati difetti che significano che ci saranno piccole differenze tra i chip e queste influiranno sulla precisione dei calcoli\u00bb, scrive Casimir Wierzynski, senior director del gruppo prodotti Intel AI. \u00abSe le reti neurali ottiche diventeranno una parte vitale dell'ecosistema hardware dell'intelligenza artificiale, sar\u00e0 necessario passare a chip pi\u00f9 grandi e a tecnologie di produzione industriale. Le nostre ricerche dimostrano che scegliere l'architettura giusta in anticipo pu\u00f2 aumentare significativamente la probabilit\u00e0 che i chip ottenuti raggiungano le prestazioni desiderate anche in presenza di variazioni di produzione\u00bb.<\/p>\n

Allo stesso tempo, mentre Intel si concentra principalmente sulla ricerca, il dottorato in fisica e matematica del MIT Yichen Shen ha fondato a Boston la startup Lightelligence, che ha attratto finanziamenti di venture capital per un totale di 10,7 milioni di dollari e ha recentemente dimostrato<\/a><\/noindex> un prototipo di chip ottico per l'apprendimento automatico, che \u00e8 100 volte pi\u00f9 veloce dei chip elettronici attuali, riducendo al contempo il consumo energetico di un ordine di grandezza, dimostrando ancora una volta le potenziali applicazioni delle tecnologie fotoniche.<\/p>\n

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

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