ULB-doorbraak in reservoir computing

Met opto-elektronische componenten demonstreerden ULB- …

Met opto-elektronische componenten demonstreerden ULB onderzoekers een snelle vorm van reservoir computing.

Het team van Yvan Paquot aan de Université Libre de Bruxelles met collega’s uit Gent en Luik hebben voor het eerst een snelle vorm van reservoir computing met behulp van opto-elektronische componenten gedemonstreerd. Reservoir computing is een methode van informatieverwerking waarbij data (zoals tijdreeksen of signalen) worden ingebracht in een verzameling van niet-lineaire verwerkingsnodes, met een terugkoppeling van de resultaten naar het systeem. Er bestaan meerdere vormen van dit computing model, zoals onder meer ook neurale netwerken. ‘Reservoir computing’ biedt daarbij het voordeel dat tijdens de ‘training’ van het systeem enkel rekening wordt gehouden de output, terwijl het systeem zelf als een soort ‘black box’ wordt beschouwd. Dat maakt het geheel makkelijker op punt te stellen dan bijvoorbeeld een neuraal netwerk.

De implementatie van het team aan de ULB maakt voorts als eerste gebruik van opto-elektronische componenten, met een glasvezel loop als ‘opslagsysteem’ voor de terug te koppelen informatie. Dat alles resulteert in een systeem dat “snel genoeg is voor informatieverwerking in reële tijd.” Bovendien kan het systeem nog heel wat sneller worden gemaakt, zelfs met gebruik van standaard beschikbare componenten. Mogelijke toepassingen zijn onder meer de analyse van financiële tijdreeksen, spraakherkenning en de verwerking van analoge signalen.

Over deze doorbraak publiceerden Yvan Paquot et alii een artikel, getiteld ‘Optoelectronic reservoir computing‘ (inclusief een introductie over reservoir computing voor fysici en ingenieurs).