一种新的人造神经元可以像人类脑细胞一样突起，可以用来以超快的速度处理数据。
科学家们已经开发出一种新的基于激光的人造神经元，它模仿了生物神经细胞。研究人员表示，这种人工神经元可以促进高速计算和人工智能（AI）。
人造神经元模仿神经细胞，一旦达到一定的信息阈值就会激活。当一个生物神经元接收到足够的正确类型的信息时，它会产生一个电脉冲与附近的神经元交流。同样，人工神经元只有在接收到一定数量的相关电子数据后才会处理和传输计算信息。
现有的人造神经元，被称为光子尖峰神经元，模仿生物尖峰神经元，通过全有或全无、开关尖峰来响应这些输入信号。但神经元接收这些输入信号的方式意味着，在每次尖峰后的短时间内，它们无法对新的输入做出反应。这个短暂的重置期限制了人工尖峰神经元的计算速度。
但是，这种新的人工神经元通过强度可变的“分级”信号来传递信息。在2024年12月19日发表在《光学》杂志上的这项新研究中，研究人员使用了一种分级神经元系统来超越峰值神经元的速度限制。就像生物分级或“非尖峰”神经元一样，基于激光的系统会对连续的刺激产生越来越强的输出信号，因此它不需要像尖峰神经元那样的重置周期。结果，这种新的人造神经元传输数据的速度比人造尖峰神经元快10万倍。
研究人员将分级神经元整合到储层计算系统中，这是一种处理时间依赖数据的人工神经网络。他们使用该系统扫描了700个心跳样本，以检测心律失常。该库以每秒1亿次心跳的速度处理这些心跳，比尖峰神经网络快得多。新系统检测心律失常模式的准确率超过98%。在另一项实验中，该系统以每秒近3500万位的速度分析和分类手写数字，准确率为92%。
“凭借强大的记忆效果和出色的信息处理能力，单个激光渐变神经元可以像一个小型神经网络一样运行，”研究合著者、香港中文大学工程师黄超然在一份声明中说。“因此，即使是一个没有额外复杂连接的单一激光渐变神经元，也可以高性能地执行机器学习任务。”
连接多个分级神经元可以提供更大的计算能力。黄说：“在这项工作中，我们使用了单个激光渐变神经元，但我们相信，级联多个激光渐变神经元将进一步释放它们的潜力，就像大脑有数十亿个神经元在网络中一起工作一样。”
黄补充说：“我们的技术可以在保持高精度的同时，加速时间关键应用中的人工智能决策。”“我们希望将我们的技术集成到边缘计算设备中 —— 它在源头附近处理数据 —— 将促进更快、更智能的人工智能系统，在未来更好地服务于现实世界的应用，同时降低能耗。”
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