Unatoč činjenici da se izraz "neuronska mreža" može primijeniti i na anatomsku strukturu i na računalni sustav, ove neuronske mreže i dalje imaju više razlike nego sličnosti. To je prije svega zbog izuzetno složene strukture neuronskih pleksusa mozga. Ali to bi se moglo promijeniti zahvaljujući razvoju znanstvenika s američkog Nacionalnog instituta za standarde i tehnologiju. Njihov izum može postati nova faza u razvoju tehnologije neuronske mreže.
Činjenica je da se ljudski mozak sastoji od stotina milijuna neurona, od kojih je svaki povezan s desecima tisuća drugih neurona. Ova složena struktura u prilično pojednostavljenom obliku uzima se kao osnova za izgradnju umjetnih neuronskih mreža, s jedinom razlikom što se danas postojeća elektronika ne može nositi s tako složenim usmjeravanjem i broj veza između elemenata neuronske mreže mora se smanjiti u desetinama i stotinama puta, što utječe na performanse … Naravno, sada postoje projekti usmjereni na oponašanje mozga, ali oni također trče na granicu snage postojećih tehnologija.
Dijagram strukture čipa. Trodimenzionalna struktura osigurava sofisticirano usmjeravanje i brzinu signala potrebnu za simulaciju strukture mozga.
Razvojni tim američkog Nacionalnog instituta za standarde i tehnologiju nudi malo drugačiji pristup. Znanstvenici žele koristiti svjetlost umjesto električne energije kao sredstvo prijenosa signala. Za to je razvijen poseban čip koji distribuira optičke signale duž minijaturne mreže u različitim smjerovima. Zahvaljujući upotrebi nove vrste signala, bilo je moguće prevladati problem povezivanja elemenata neuronske mreže vertikalnim slaganjem dva sloja fotonske strukture. Oni ograničavaju svjetlost na linije koje usmjeravaju optičke signale na isti način na koji žice odašilju električni impuls. Ovaj pristup vam omogućuje stvaranje složenih shema usmjeravanja potrebnih za simuliranje neuronskih struktura mozga, kao i povećanje brzine prijenosa signala i broja veza između mrežnih elemenata. Osim,sustav je vrlo skalabilan i lako se širi u budućnosti. A ako „obične“neuronske mreže napreduju u samo-učenju i prepoznavanju uzoraka, teško je zamisliti za kakvu će strukturu koja imitira rad mozga biti sposobna.
Vladimir Kuznetsov