蓋世汽車訊 據(jù)外媒報(bào)道，由于預(yù)計(jì)未來摩爾定律（預(yù)測(cè)計(jì)算能力每兩年翻一番）將不再有效，倫敦大學(xué)城市學(xué)院（City, University of London）的科學(xué)與技術(shù)學(xué)院的研究人員開發(fā)出名為FatNet的創(chuàng)新算法，可在人工智能（AI）應(yīng)用中利用光學(xué)加速器的高分辨率功能，因此未來向光學(xué)計(jì)算的轉(zhuǎn)換將更加高效。
該算法由博士生Riad Ibadulla、Thomas Chen教授和Constantino Carlos Reyes-Aldasoro博士共同創(chuàng)在，其相關(guān)論文已發(fā)表于期刊《AI》。
長期以來，光加速器一直是AI研究的熱門話題。然而，現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是為光學(xué)計(jì)算而設(shè)計(jì)的，而主要是在CPU/GPU時(shí)代開發(fā)的。與光學(xué)計(jì)算的并行能力相比，現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有優(yōu)勢(shì)，并且經(jīng)常在出現(xiàn)分類問題時(shí)使用較低的分辨率。
來源：蓋世汽車
作者：劉麗婷
本文地址：http://ewshbmdt.cn/news/jishu/202398
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