Uusi idea lämpötilansäädössä: Adaptiivinen optoelektroniikka

Optoelektroniikan ja fotoniikan viimeaikainen kehitys on avannut uusia mahdollisuuksia nopeaan säätöön liittyville sovelluksille. Nämä järjestelmät toimivat huomattavasti korkeammilla taajuuksilla kuin perinteinen elektroniikka, mikä mahdollistaa erittäin nopean signaalinkäsittelyn ja sen etuja ovat esimerkiksi pieni latenssi, suuri kaistanleveys ja sähkömagneettisten häiriöiden sietokyky.

Lisäksi neurologisesti inspiroituneiden oppimismekanismien integrointi tarjoaa uudenlaisen lähestymistavan adaptiiviseen säätöön. Toisin kuin perinteiset menetelmät, jotka perustuvat kiinteisiin parametreihin (esim PID), nämä oppimiseen perustuvat tekniikat mahdollistavat reaaliaikaiset säädöt ympäristön muutosten perusteella.

Tällä siirtymisellä kohti adaptiivista, nopeaa säätöä on potentiaalia parantaa suorituskykyä erilaisissa dynaamisissa ja nopeasti muuttuvissa järjestelmissä.

Tutkijat Silvia Ortín, Moritz Pflüger ja Apostolos Argyris Palma de Mallorcan monitieteisen fysiikan ja kompleksisten järjestelmien instituutista (IFISC) Espanjasta ovat omistautuneet monitieteiseen ongelmanratkaisuun yhdistämällä bioinspiroitunutta laskentaa nopeaan optoelektroniikkaan.

Integroimalla optisia komponentteja Hebbian oppimiseen heidän työnsä yhdistää fotoniikan ja koneoppimisen, mikä avaa uusia mahdollisuuksia erittäin nopeille, bioinspiroiduille laskennallisille järjestelmille.

Merkittävä innovaatio heidän tutkimuksessaan on takaisinkytkentämekanismi, jossa järjestelmän fyysiset ominaisuudet mukautuvat automaattisesti syötekorrelaatioon perustuvan oppimissäännön perusteella.

Tämä on merkittävä askel kohti itse ylläpitävien alustojen luomista.

Prototyypissään he esittelivät kuitupohjaisen dendriittisen (tuojahaarake hermosolussa) rakenteen, jolla on adaptiivinen plastisuus autonomista oppimista ja ohjausta varten hyödyntäen biologisten järjestelmien perusperiaatteisiin kuuluvaa Hebbian oppimista.

Laskennallisen viitekehyksen keskiössä on kokeelliseen dendriittiseen yksikköön upotettu suljetun silmukan ohjain, joka pystyy toimimaan reaaliajassa 1 GHz:n signalointi- ja näytteenottotaajuuksilla.

Tätä järjestelmää sovellettiin onnistuneesti hypoteettiseen lämpötilan stabilointitehtävään, mikä osoitti sen potentiaalin erittäin nopeaan ja adaptiiviseen ohjaukseen.

Tutkimustyö ”Temperature stabilation with Hebbian learning using an autonomous optoelectronic dendritic unit ” julkaistiin Frontiers of Optoelectronics -lehdessä.

Aiheesta aiemmin:

Robotiikka etsii malleja elämästä

Uusi atomipohjainen lämpötilamittaus on tarkempi

Hierarkkinen generatiivinen mallinnus autonomisille roboteille