Redes neuronales ópticas : la implementación de redes neuronales artificiales en forma de sistemas ópticos. Para asegurar el paralelismo en una computadora digital , muchos elementos deben trabajar en paralelo. El espacio que ocupan, dado el espacio requerido para aislar un elemento de otro, puede llegar a ser tan grande que no quede espacio en una oblea de silicio para albergar circuitos informáticos. Al mismo tiempo, la conexión de elementos con la ayuda de rayos de luz no requiere aislamiento entre las rutas de señal, los flujos de luz pueden atravesarse sin influencia mutua. Además, las vías de señalización se pueden ubicar en tres dimensiones. La densidad de las rutas de transmisión solo está limitada por el tamaño de las fuentes de luz, su divergencia y el tamaño del detector. Además, todas las rutas de señal pueden funcionar simultáneamente, lo que proporciona una tasa de transferencia de datos enorme. Esta dirección le permite desarrollar componentes individuales necesarios para construir una neurocomputadora .
Cuando las redes neuronales artificiales se simulan en una computadora digital , se pierde su naturaleza paralela inherente de computación; cada operación debe realizarse secuencialmente. A pesar de la alta velocidad de realizar cálculos individuales, la cantidad de operaciones requeridas para realizar la multiplicación de matrices puede llegar a ser demasiado grande.
Se han propuesto varios dispositivos ópticos electrónicos que implementan la multiplicación de matrices paralelas reales [1] [2] [3] .
Los correladores holográficos almacenan imágenes de referencia en forma de holograma plano o volumétrico y las reconstruyen bajo iluminación coherente. La imagen de entrada, que puede tener ruido o estar incompleta, se introduce en el sistema y se correlaciona ópticamente simultáneamente con todas las imágenes de referencia almacenadas. Estas correlaciones son procesadas por una función de umbral y retroalimentadas a la entrada del sistema, donde las correlaciones más fuertes mejoran la imagen de entrada. La imagen mejorada pasa por el sistema repetidamente, cambiando con cada pasada hasta que el sistema se estabiliza en la imagen deseada.
Por lo tanto, tales dispositivos son análogos físicos de la red neuronal Hopfield , la red neuronal Cosco y muchos otros.
Con el desarrollo de la nanofotónica , se hizo posible utilizar películas que contienen bacteriorrodopsina como material principal para la fabricación de redes neuronales ópticas . La proteína bacteriorrodopsina es similar en función y estructura a la rodopsina visual . Por lo tanto, una retina artificial construida sobre esta base se asemejará más al prototipo fisiológico. Pero sobre la base de la bacteriorrodopsina, es posible construir no solo una retina artificial, sino también una neurona formal . Esto permite, en principio, implementar cualquier tipo de redes neuronales artificiales modernas basadas en membranas que contengan la proteína bacteriorrodopsina.
Cabe señalar que la bacteriorrodopsina no es la única proteína utilizada para este fin. También es prometedora para la investigación la proteína amarilla fotoactiva PYP (proteína amarilla fotoactiva), una proteína receptora que, por ejemplo, se encuentra en el organismo Ectothiorhodopspira halophila [4] . Esta proteína proporciona fototaxis negativa de bacterias: escape de la luz.