FPGA与神经网络：科研创新的新动力

随着数字化浪潮的加速，人工智能技术正迅速渗透到各行各业，如科研、医疗、工业自动化和国防科技，AI在深刻改变我们的生活和工作方式的同时也在重塑我们的世界。在科研领域，AI不仅提高了数据处理速度，还提升了实验的精确度和效率，帮助研究人员快速分析更为庞大的数据，从而推动新理论和技术的开发。
 

FPGA技术的并行处理和低延迟特性展现出很大潜力。它们被广泛应用于实时信号处理、图像识别和机器学习等领域，能够高效运行复杂算法，使其成为科研应用的重要利器。AI和基于FPGA平台的测试硬件的结合将推动科技在更多领域发挥作用，带来无限可能。
 

11月15日上午10:30，我们有幸邀请到Liquid Instruments的应用工程师王乐博士，为我们带来了一场主题为“在FPGA平台上实现高效神经网络应用”的精彩直播。王乐博士深入分析了FPGA技术在神经网络领域的应用优势，并探讨了如何将这些优势转化为科研创新的动力。她详细介绍了FPGA在信号处理、去噪、传感器调节和自适应控制中的神经网络应用，并分享了使用Python进行神经网络构建、训练和模型优化的实践经验。同时，她还展示了在Moku设备上部署神经网络以实现实时机器学习的案例，为观众提供了宝贵的实践指导。

 

 

直播亮点回顾

1、基于FPGA平台的神经网络应用优势
 

神经网络通常运行在CPU和GPU上，获得强大算力的同时，资源消耗大且能耗高。作为优异的替代方案，FPGA兼具一定的算力水平也提供了灵活性，适合小尺寸神经网络的应用，这有利于科研和工业领域。FPGA并行处理能力，使其非常适合神经网络操作中的复杂计算。而且由于能够快速处理实时数据，FPGA在实验场景中可以实现快速决策，而无需依赖上位机。此外，FPGA可以轻松重构，以满足可定制化的需求，更因为其结构紧凑，基于FPGA神经网络可以减少资源和能源消耗。
 

2、Moku平台上的神经网络仪器功能
 

Moku神经网络是 Liquid Instruments在Moku:Pro硬件上发布的全新的仪器功能，它可以与设备内已经开发的的波形发生器、PID控制器和示波器等仪器功能同步使用。用户可以使用Python开发和训练神经网络，并可以在多仪器并行模式下将其加载到Moku:Pro硬件中，这样可以分析多个输入通道和进行实时数据处理。Moku神经网络支持最多五个全连接层，每个层最多可容纳100个神经元，并提供五种不同的激活函数。
 

 

3、Moku平台上的神经网络应用实例
 

王乐博士还通过一系列实际应用示例向我们展示如何在Moku平台部署神经网络，实现信号降噪、传感器调理等多种应用，指导用户从构建神经网络到将训练模型上传到Moku平台进行实现他们训练好的机器学习算法的全过程。此外，Liquid Instruments还为用户还提供了丰富的示例资源，节省用户开发模型到实现应用宝贵的时间并提升了效率。
 

 

4、Moku神经网络在光学领域的应用前景
 

最后，王乐博士还分享了Moku神经网络在光学领域的广阔应用前景。在自动化光学系统方面，Moku可以通过对激光光源的自适应控制、光传播过程中的像差或漂移自动补偿，以及闭环控制器参数的精准调节，构建一个高度稳定的光路系统。而在信号处理方面，Moku神经网络能够自动提取光谱特征，用于化学成分识别和定量分析，并支持光学相位信息重建等复杂算法应用。Moku神经网络将为光学实验提供更加稳定的系统和高效的信号处理方案，显著提升实验的精度和效率。

Q&A环节回顾

本次直播除了王博士干货满满的分享之外，更有精彩的Q&A互动环节，下面是对本次Q&A环节的精彩回顾(节选部分)

Q1: 在构建神经网络时，您更倾向于使用哪种Python框架，TensorFlow、PyTorch还是其他？为什么？
 

A1: Moku神经网络的Python库目前仅支持TensorFlow。如果您使用PyTorch来创建和训练模型也是可以的，只要您在构建和训练模型时保证层数、神经元数、激活函数等参数在Moku允许取值的范围内，并且最终生成包含模型参数的 .linn文件能被加载到Moku神经网络仪器内即可。Q2:训练好的网络可以部署在FPGA上对未知信号实时处理预测吗？
A2:这是完全可以的。正如直播中的信号降噪处理示例，我们在创建和训练神经网络模型时使用的是随机游走的信号数据。但在实际部署到Moku:Pro后我们使用的是带有大量高斯噪声的正弦波、方波这些不同于游走信号的信号类型，这也是深度学习的一个重要特点——泛化性，即可以对未知数据进行精准预测。Q3:开发人员在使用FPGA进行神经网络开发时需要具备哪些技能？是否有特定的编程模型或工具链推荐？
A3: 我们在演示示例初期介绍了TensorFlow框架，以及所需要的Python编译环境和相关的依赖数据包，这是我们需要使用到的工具链和模型。同时作为初次接触神经网络的用户，我们在官网提供了示例页面的链接，供大家参考和学习，可以从最基础的加权求和示例开始您的第一个神经网络模型创建和运行。Q4:对于复杂信号支持程度怎么样，举个例子，有调频信号之类的吗？
A4: 对复杂信号的处理支持程度，取决于您在创建神经网络模型时按照您的需求对输入数据和输出数据进行预期设置。那么在训练完之后，在实际信号输入可以是调频信号这种复杂信号，输出则是您期望的信号。Q5:信号降噪，用滤波器功能也可以实现吧，神经网络的优势是什么？
A5:面对含有噪声的单频信号使用滤波器是非常直接高效的一个办法，但是大部分情况我们的信号还有很多的分量，如方波这种含有奇次谐波的信号，使用低通滤波器可能会滤除高频成分造成不可避免的信号失真。神经网络可以通过对信号特征的捕捉，同时噪声不含有特定特征这种属性来达到去噪处理的效果，保持了信号的完整性。Q6: moku神经网络能否用于激光锁频中系统长期漂移的补偿？
A6: 这与深度学习PID控制器的概念相似。理论上是可行的。例如，当系统发生漂移，无论是由于温度变化还是光路对准的问题，我们需要一个能够直接或间接反映这种变化的输入数据，比如监测从谐振腔出来的光强或激光对准位置等；输出可以是PID控制或其他控制方法的参数。只要我们能够建立好输入输出之间的关系，就可以使用神经网络作为实时补偿漂移的手段。

 

本期直播让我们看到基于FPGA的Moku神经网络的强大功能与广泛应用，特别是在信号处理、自动化控制、传感器调理等方面。Moku神经网络不仅提高了实验数据的质量与准确性，还为科研和工业领域的高效决策提供了有力支持。通过直播也为科研人员和工程师们在实际工作中应用FPGA技术提供了宝贵的指导。用户能够全面了解神经网络的开发、训练与实际应用，助力他们在更复杂的实验中实现创新与突破。我们相信，人工智能将在越来越多应用场景中发挥更加关键的作用，推动科研和工业的创新发展。

Moku介绍

Moku是由Liquid Instruments基于FPGA技术开发的多功能测试测量平台，结合高带宽模数转换器和数模转换器，实现高速数据采集、处理分析、波形生成以及实时闭环控制等多种仪器算法和应用。凭借其创新的软件定义精密测量技术，Moku将15种不同的测试测量仪器功能集成于一台设备中，包括锁相放大器、激光稳频控制器、高精度相位计、时间间隔分析仪、机器学习神经网络、示波器和任意波形发生器等。用户可以根据应用需求灵活组合这些仪器功能，实现同时运行并构建定制化的测试测量系统。此外，Moku支持用户编程，进一步增强其在各类科研和工程应用中的适应性与扩展性。