文件名称：迈向光学人工智能的量子场论-研究论文
文件大小：535KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-30 05:40:37
Artificial Intelligence; Deep Learning;
今天，几个社会技术经济驱动因素正在引导电信和互联网向超宽带基础设施（例如 5G）和人工智能 (AI) 系统的不断发展的方向发展。 专注于最有前途的 AI 技术方法，深度神经网络 (DNN) 在多个应用领域表现出色。 文献中详细阐述的一种可能解释是，DNN 的功能深深植根于理论物理学的原理，特别是量子场论 (QFT) 和规范理论。 这鼓励了更多的研究和实验，以充分利用量子计算和网络来开发创新的信息通信技术 (ICT) 和人工智能系统。 在这一创新途径中，鉴于 QFT 和 Gauge 理论已经被提出用于建模大脑和生物神经系统，本文探讨了将 QFT 原理也用于未来 DNN 的有趣可能性，例如通过在超材料中使用电磁波效应。 这似乎是未来研究和实验的一个有希望的方向：因此，本文还描述了基于超材料的简单光学 DNN 原型的架构，该原型旨在用作模拟和实验的现场试验台。