扬声器竟然还能这样用？揭秘深度物理神经网络的奇妙世界

今天给大家介绍一个令人瞠目结舌的黑科技——用扬声器识别手写数字！这可不是胡说八道，而是实打实登上了《Nature》杂志的研究成果。

用扬声器搭建神经网络

让我们看看康奈尔大学的物理学家们的骚操作。他们整了个花活，居然脑洞大开地用扬声器、电子元器件和激光器，分别搭建了声学、电学和光学版的物理神经网络（PNN）。这些物理神经网络与传统的软件神经网络不同，它们依赖于真实的物理系统进行计算。是不是觉得有点不可思议？但事实就是这么神奇。

用扬声器识别手写数字

现在让我们来详细看看这个声学版的神经网络是怎么工作的。物理学家们把扬声器的振膜拆掉，换成了一块方形的钛金属板，并将其与扬声器的动圈连接。通过计算机发送控制信号，使金属板振动，产生输入信号，进而形成一个反馈闭环系统。

简单来说，这个系统的工作原理如下：

1. 输入信号：计算机发送控制信号，驱动金属板振动，产生声波输入信号。

2. 物理变换：声波信号通过金属板和扬声器的物理特性进行变换，相当于传统神经网络中的激活函数。

3. 输出信号：经过物理变换后的信号通过麦克风记录，并转换为电信号，传回计算机进行处理。

整个过程形成了一个物理上的“神经网络”，可以通过调节扬声器和金属板的物理参数，来训练这个系统进行手写数字识别。

物理感知训练（PAT）算法

为了实现这一神奇的功能，研究人员提出了一种名为“物理感知训练”（Physics-Aware Training, PAT）的算法。这个算法将物理世界与计算机仿真结合起来，使得任何物理系统都能执行深度神经网络的通用框架。通过PAT算法，科学家们成功地训练出了声学神经网络，在MNIST数据集上达到了87%的正确率。

具体来说，PAT算法的步骤如下：

1. 正向传播：将训练数据输入物理系统，并记录输出。

2. 误差计算：将物理系统的输出与期望输出进行比较，计算误差。

3. 反向传播：利用计算机模型，计算误差相对于物理系统参数的梯度。

4. 参数更新：根据计算出的梯度，调整物理系统的参数，以减小误差。

这种方法不仅提高了训练效率，还能自动处理物理系统中的噪声和不完美之处。

电学和光学版神经网络

除了声学版，物理学家们还开发了电学版和光学版神经网络。电学版使用了电阻、电容、电感和三极管等基本电子元器件，简单的电路能够以93%的准确率进行图像分类。光学版则利用了近红外激光，通过倍频晶体转化为蓝光，实现了97%的最高准确率。这些物理神经网络展示了在不同物理系统中实现深度学习的可能性和优势。

未来展望

PNN的优势在于一旦训练完成，它们在推理阶段无需计算机介入，功耗极低，速度飞快。未来，这些PNN不仅可以应用于机器学习，还能用于机器人、智能传感器、材料科学等领域。简直就是给我们打开了新世界的大门。

看完这些，是不是觉得扬声器瞬间高大上了许多？下次看到扬声器，你会不会想起它居然还能识别手写数字？

参考文献

https://www.nature.com/articles/s41586-021-04223-6