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(noticias nanowerk) Los investigadores han logrado avances significativos en el desarrollo de redes neuronales artificiales utilizando pequeños dispositivos de silicio llamados microresonadores, allanando el camino para sistemas de inteligencia artificial más rápidos y energéticamente más eficientes. Estas redes imitan las capacidades informáticas del cerebro humano, rompiendo con las arquitecturas informáticas digitales tradicionales y aprovechando la velocidad, la baja disipación de energía y las capacidades de múltiples longitudes de onda de la fotónica.
Un artículo de revisión que describe implementaciones de redes neuronales utilizando microrresonadores de silicio se publicó en Computación inteligente (“Redes neuronales fotónicas basadas en microrresonadores de silicio integrados”).
Los microresonadores de silicio son estructuras diminutas que capturan y confinan la luz. Los resonadores de microanillos de silicio son microresonadores en forma de bucle que guían la luz a lo largo de una trayectoria circular. En los sistemas ópticos, pueden capturar la luz y cambiar su intensidad, permitiendo un control preciso de las propiedades de la luz, como su frecuencia, fase y amplitud. Estos resonadores podrían usarse en detección y comunicación óptica.
Una característica útil de los resonadores de microanillos es su capacidad para almacenar una alta intensidad de campo, lo que mejora la interacción luz-materia. Esto hace que la respuesta no lineal esté disponible a una potencia relativamente baja, lo que les permite imitar neuronas biológicas. Cuando el nivel de energía de la luz es bajo, los resonadores de microanillos se comportan de manera predecible y responden linealmente a la luz de entrada. Esto significa que si aumenta la incidencia de la luz, también aumenta proporcionalmente la salida de luz.
Sin embargo, a niveles de energía más altos, los resonadores de microanillos entran en una región no lineal, lo que significa que la salida o el comportamiento de la luz no cambia en proporción directa a la entrada. Esto se debe a que la propia luz comienza a afectar las propiedades del material, como su índice de refracción y su capacidad para absorber la luz.
En las neuronas biológicas, las señales de entrada se reciben, procesan y convierten en señales de salida. Esta transformación suele ser no lineal porque una neurona puede dispararse repentinamente cuando la entrada alcanza un cierto umbral. Debido a que la forma en que los resonadores de microanillos cambian el comportamiento de la luz es similar a cómo funcionan nuestras células cerebrales, pueden usarse para imitar la actividad neuronal en redes neuronales artificiales.
Otra característica útil de los resonadores de microanillos es su sensibilidad a la longitud de onda, lo que les permite servir como bancos de pesas. En las redes neuronales artificiales, los pesos son parámetros que determinan la fuerza de las conexiones entre neuronas, influyendo así en el flujo de información y la capacidad de la red para aprender patrones complejos. Los resonadores de microanillos de silicio pueden actuar como bancos de peso en redes neuronales fotónicas. Funcionan controlando la cantidad de señal de luz entrante que pasa, dependiendo de su longitud de onda. Este control permite que los resonadores de microanillos ajusten el «peso» de cada señal luminosa entrante y es crucial para el aprendizaje y la adaptación en redes neuronales. El rango de estos pesos depende de qué tan bien los resonadores de microanillos pueden bloquear la luz, lo cual está determinado por su diseño y los materiales con los que están hechos.
Además, los resonadores de microanillos de silicio se pueden utilizar junto con otros materiales en dispositivos para mejorar sus propiedades y funcionalidades. Estos dispositivos híbridos tienen como objetivo mejorar el rendimiento de las neuronas artificiales fotónicas y las funciones de activación aprovechando la sensibilidad de los resonadores de microanillos a los cambios de longitud de onda.
La integración de microresonadores de silicio en redes neuronales artificiales representa un avance significativo en el campo de las redes neuronales artificiales. Con sus propiedades únicas y su potencial de escalabilidad, los microresonadores proporcionan una plataforma prometedora para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial más eficientes y potentes que aprovechen las capacidades de procesamiento. de imitar el cerebro humano. La combinación de la velocidad y el bajo consumo de energía de la fotónica con la versatilidad y precisión de los microresonadores de silicio abrirá nuevas posibilidades para las aplicaciones de inteligencia artificial.
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