Комментарии 99
По сути это конечный автомат в стекле чтоли?
А можно ли сделать триггер на ReLU (они, насколько я понял, реализовали ReLU)?
Не силён в оптике, но если реализовать в стекле логические элементы 2И-НЕ или 2ИЛИ-НЕ, то можно сделать и триггер на них. Хотя, так как мы пока не видим оптических компьютеров повсюду, это, наверно, непросто.
Для образования основных логических элементов И, ИЛИ и НЕ в оптических компьютерах можно использовать бистабильные оптические устройства. Такое устройство представляет собой резонатор Фабри-Перо, заполненный нелинейным веществом (например антимонид индия — InSb). Показатель преломления данного вещества зависит от интенсивности падающего пучка, поэтому на выходе можно получить два стабильных состояния, одно из которых условно принимается за «0», а другое за «1».
Всё это давно есть. И даже были попытки сделать простой процессор — получилось, но очень сложно.
Кстати, вот: zhurnalko.net/=nauka-i-tehnika/tehnika-molodezhi/1990-10--num12
А трансфазор полностью оптический
Вот здесь вижу другое, но не суть.
А суть, что в конкретно данном эксперименте нелинейные оптические устройства похоже, не использовались, или использовались достаточно простые, годные для активации но не для инверторов.
Вот здесь вижу другое, но не суть.
А где там написано это самое «другое»? Трансфазор — полностью оптический переключатель. Никакого электричества ему не нужно даром.
А суть, что в конкретно данном эксперименте
В каком? Который в журнале? Там же написано про оптически-управляемый элемент. Он чисто оптический. Никакой электроники. Лазер только полупроводниковый и фотоприёмник результата работы процессора — это всё.
А в чём хотя бы теоретическое преимущество? Меньше энергии потребляет? Быстрей работает?
Настоящая наука отвечает на вопрос „почему бы и нет??!!“»
Кейв Джонсон
Система без памяти — это когда состояние системы зависит только от текущих входных сигналов, и не зависит от предыдущих.
КА — система, где текущее состояние определяется как текущими входными сигналами, так и предыдущими состояниями. А учет предыдущих состояний подразумевает понятие «память».
Достаточно очевидная идея — реализовать НС на оптике. Круто, что у них получилось.
Забавно, что вместо того "ИИ", что описан в фантастических рассказах (который боятся и ждут), мы можем сперва получить стёкла, распознающие объекты и выполняющие различные вычисления, которые и интеллектом-то не назовёшь.
Если вспомнить, что нейронная сеть любой глубины может всегда может быть заменена на один слой, и что нейронная сеть из одного слоя — это всего лишь чистая функция из f(a1,...,aN)->[r1,...,rM] (a — аргумент, r — результат), то получается, что реализовали аппаратную функцию на аналоговом устройстве.
Что не отменяет офигенность результата.
Только представьте себе оптическую нейронную сеть в стекле, способную, например, различить пол человека или отличить собаку от кошки, например, давая отражения только кошек (но не собак). Это будет феерический wtf.
А можно доказательство, что сеть любой глубины может всегда может быть заменена на один слой?
Такая технология довольно ограничена, свет при прохождении через стекло теряется, поэтому произвольное распознавание реализовать не получится. Подойдет только для белых символов на черном фоне, и если их немного. Не факт что даже черные на белом будет распознавать.
давая отражения только кошек (но не собак)
Или, например, зеркало для распознавание вампиров
нейронная сеть любой глубины может всегда может быть заменена на один слой
Разве не на 2 слоя с нелинейными функциями активации?
Ахаха. "Они создали" ))) оптическое распознавание БПФ было ещё в 60-е, у военных, для распознавания целей.
А вы наверное просто патенты рассекреченные почитали. Как раз время подошло — 50 лет прошло )), смешно да… Программисты открывают мир.))
А основываясь на этой идее можно много чего придумать. Можно сделать преобразующую функцию и для акустических задач, где песня будет пропускаться через активный фильтр (сложная звуковолновая композиция), а на выходе мы получим значение соответствующее какому-то жанру музыки.
Вообще не уверен правильно ли это называть нейросетью. Нейросеть ведь она обучается. А тут мы имеем дело с уже обученой под конкретную задачу сетью, которую «отлили» в определенной среде.
Устройства для распознавания ведь можно сделать на чем угодно. Да хоть и на полупроводниках. Любую программную функцию можно реализовать в железе.
Существует много разных устройств для распознавания. Например, устройство для распознавания поддельных купюр, работающее на ультрафиолете. Это тоже нейросеть? А лакмусовая бумажка? Это химическая нейросеть для распознавания уровня кислотности? Нет ведь. Просто устройство для распознавания. Вот и в данном случае я не могу назвать это нейросетью.
P.S.
Тут в комментариях спрашивали про практическое применение — конечно специальное зеркало, чтобы распознавать вампиров ;)
Я думаю прикол в том, что судя по всему нейронные сети — это принципиально другой механизм обработки данных, по сравнению с классическими технологиями CPU или FPGA.
Соответственно народ сейчас экспериментирует — а не будет ли технология X более быстродействующей, чем классика, и появляются нестандартные решения типа данного стекла.
На заре электроники было тоже много аналогичных решений, как уже упоминавшееся здесь БПФ, а также ПАВ, ФЭУ, аналоговые фильтры и прочие вещи, которые как-то не сильно прижились. Не, одна технология прижилась и на долго — это лампы и заменившие их транзисторы, как аналоговые усилители.
а не будет ли технология X более быстродействующей
Технология, о которой речь в этой статье, работает со скоростью распространения света в стекле, быстрее даже теоретически не получится.
Главный прикол в том, что скорость работы такой сети не зависит от количества нейронов на слое!!! То есть что 100 нейронов что 10000000000000000 будут обрабатываться за одинаковое время, Возможно скорость обработки будет зависеть от количества слоев, так как скорость света в стекле меньше чем в вакууме. Но это всеравно гораздо быстрее чем современные NPU.
Если к этому еще и дабавить возможность менять конфигурацию нейросети путем «программирования» такого стекла, ну например как это делается для компенсации искажений атмосферы в современных оптических телескопах, то получится поистине крутейшая OpticalNPU.
Главный прикол в том, что скорость работы такой сети не зависит от количества нейронов на слое!!! То есть что 100 нейронов что 10000000000000000 будут обрабатываться за одинаковое время, Возможно скорость обработки будет зависеть от количества слоев, так как скорость света в стекле меньше чем в вакууме. Но это всеравно гораздо быстрее чем современные NPU.
Ну я бы не так сильно радовался. В ПЛИСах тоже все можно делать параллельно и скорость распространения сигнала тоже, по сути ограничена скоростью света. При этом минимальный размер нейрона там наверняка меньше, чем сейчас возможно в стекле. А сама скорость света — это на самом весьма большой ограничивающий фактор.
В общем вы описываете оптическую ПЛИС, заточенную под нейросети.
Далее — количество нейронов. В стекле для увеличения количества нейронов приходится либо увеличивать площадь стекла, либо уменьшать техпроцесс. Всё тоже самое можно сделать и с обычными процессорами. Естественно, чем больше площадь стекла или процессора, тем они дороже. В общем, в итоге, кардинальных различий нет.
Но могут быть константные различия. Нейрон в стекле может занимать большую или меньшую площадь, чем в процессоре. Также из-за отсутствия тепловыделения их можно располагать компактно, что значительно дешевле. В итоге нужны расчёты, чтобы сравнить стоимость.
PS. Надо понимать, что перед стеклом может быть монитор, а за стеклом видеокамера. Такой вот аналоговый компьютер. Но как я сказал выше, что дешевле — неочевидно. Алгоритмическая сложность (масштабирование) у них, имхо, примерно аналогично. Да, чем больше процессоров, тем больше надо отводить тепла, но стоимость этого отведения пропорциональна мощности, и может быть как дешевле производства стекла такой же мощности, так и дороже.
habr.com/ru/post/418847
Представляете, после какого нибудь БП, полудикие племена наткнутся на такое. Чистой воды магия.
Только вот есть мысль, что после «БП» такие стекляшки будут скорее как красивый материал для бус восприниматься.
Проблема: а как быть с тем, что максимум в конце может быть за счет света из нескольких точек? Или путем многократного переотражения от одних и тех же зеркал?.. Надо еще думать…
2^n это в эксп. Хотя твой коммент натолкнул на мысль что 3Д оптический грид выполнял бы алгоритмы на графах с физическим распаралеливанием
Когда компьютеры были большими (или их не было вообще), а задача построения дорог стояла остро — применяли так называемый «мыльный компьютер». На большую доску приклеивали обычную бумажную карту. В места населённых пунктов вбивали гвоздики/булавки. После опускали конструкцию в мыльный раствор и поднимали. Мыльная пена соединяется по кратчайшему, энергетически наиболее выгодному пути. В результате нескольких моканий и перерисовывая соединения пены получалась оптимальная сеть дорог.
Мне кажется это одно из простых и гениальных решений задачи коммивояжёра.
P.S. сорри не туда ответил. Это ответ Ergistael habr.com/ru/post/460353/#comment_20405109
Где про это можно почитать? На английском SOAP всё забивает
Тут не «мыло» нужно, а «мыльная плёнка»: https://www.google.com/search?q=%22soap+film%22+computer
У меня первой ссылкой вот эта идёт: https://www.americanscientist.org/article/the-soap-film-an-analogue-computer
А вот для подготовки явно использована нейросеть, результаты которой впечатаны в стекло.
Развитие направления: скошенная стопка листиков, где каждый листик для одной функции.
Или аналог пузырчатых сувенирных кубиков. Вопрос лишь в вычислительной мощности и точности лазеров. Ну а если научатся печатать такие пластинки как когда-то компакт диски, то вопрос только в том какие «функции» нужно растиражировать в таких количествах. (с)
Нейросеть в стекле. Не требует электропитания, распознаёт цифры