Въпреки факта, че терминът "невронна мрежа" може да се приложи както за анатомична структура, така и за изчислителна система, тези невронни мрежи все още имат повече разлики от приликите. Това се дължи предимно на изключително сложната структура на нервните плексуси на мозъка. Но това може да се промени благодарение на разработката на учени от Националния институт за стандарти и технологии на САЩ. Изобретението им може да се превърне в нов етап в развитието на технологията на невронната мрежа.
Факт е, че човешкият мозък се състои от стотици милиони неврони, всеки от които е свързан с десетки хиляди други неврони. Тази сложна структура в доста опростен вид е взета за основа за изграждането на изкуствени невронни мрежи, с единствената разлика, че съществуващата днес електроника не може да се справи с толкова сложно маршрутизиране и броят на връзките между елементите на невронната мрежа трябва да бъде намален десетки и стотици пъти, което се отразява на производителността … Разбира се, сега има проекти, насочени към подражание на мозъка, но те също така стигат до границата на силата на съществуващите технологии.
Диаграма на структурата на чипа. Триизмерната структура осигурява сложната маршрутизация и скорост на сигнала, необходими за симулиране на структурата на мозъка.
Екипът за разработка от Националния институт за стандарти и технологии на САЩ предлага малко по-различен подход. Учените искат да използват светлина вместо електричество като средство за предаване на сигнал. За това е разработен специален чип, който разпределя оптични сигнали по миниатюрна мрежа в различни посоки. Благодарение на използването на нов тип сигнал, беше възможно да се преодолее проблемът с свързването на невронни мрежови елементи чрез вертикално подреждане на два слоя фотонни структури. Те ограничават светлината до линиите, за да направят оптични сигнали по същия начин, по който проводниците предават електрически импулс. Този подход ви позволява да създавате сложни схеми за маршрутизиране, необходими за симулиране на нервните структури на мозъка, както и да увеличите както скоростта на предаване на сигнала, така и броя на връзките между мрежовите елементи. Освен това,системата е много мащабируема и лесна за разширяване в бъдеще. И ако „обикновените“невронни мрежи постигат напредък в самообучението и разпознаването на образи, е трудно да си представим на какво ще бъде способна структура, имитираща работата на мозъка.
Владимир Кузнецов