Технологии

Создана первая фотонная нейросеть

Лайнуть/Поделиться

Американские ученые разработали нейросеть, в которой операции совершаются с помощью фотонов. Такой подход значительно снижает траты энергии на обучение сети и позволяет производить вычисления с околосветовой скоростью.

За последние годы ученые продвинулись в создании искусственного интеллекта (ИИ). Это стало возможно благодаря разработке систем машинного обучения: оно выполняется нейросетями и частично воспроизводит функциональные возможности мозга.

Современные цифровые процессоры, пригодные для глубокого обучения, например графические или тензорные, не могут выполнять сложные операции достаточно быстро и точно. А производительные системы искусственного интеллекта остаются слишком громоздкими, чтобы их можно было использовать в современных компьютерах и смартфонах.

Группа исследователей из США предложила новый способ, посредством которого нейросети смогут совершать необходимые вычисления для обучения ИИ. Они собираются использовать свет вместо электричества: по мнению ученых, фотонные чипы делают процесс машинного обучения гораздо быстрее и эффективнее. Подробное описание нового подхода опубликовано в журнале Applied Physics Reviews.

Ядро фотонного тензора (РТС) и двигатель разработки. (a) PTC состоит из 16 элементов (b) схема вычислений которые производит разработка. / © Applied Physics Reviews.

«Мы выяснили, что фотонные платформы с встроенной оптической памятью могут выполнять те же самые операции, что и тензорные процессоры. При этом они потребляют меньше энергии и гораздо производительнее. Их можно использовать, чтобы совершать вычисления со скоростью света», — рассказал Марио Мискульо, один из разработчиков, доцент Университета имени Джорджа Вашингтона в США.

Каждый чип состоит из 16 световодов, к которым подключены генераторы света и ячейки памяти. Они меняют оптические свойства при контакте со светом или пропускании через них электрического тока. Ученые настраивают чипы так, что через них проходят лучи света — это позволяет совершать математические операции, чтобы параллельно умножать матрицы и обрабатывать данные. Современные процессоры выполняют их последовательно, требуя при этом непрерывного доступа к кэш-памяти. Авторы разработки отмечают, что фотонные запоминающие устройства, в отличие от электрооптических модуляторов, сохраняют информацию без лишнего энергопотребления.

«Фотонные специализированные процессоры могут сэкономить огромное количество энергии, сокращая время отклика и обработки данных», — добавил Мискульо.

Тесты показали, что производительность фотонных чипов в два-три раза выше, чем у представленных на рынке сегодня. Скорость обработки данных в них может достигать двух петафлопс в секунду, при этом они потребляют около 80 ватт энергии, из которых 95% будет тратиться на поддержку работы чипа, а всего 5% — на вычисления.

Ученые считают, что фотонные чипы станут востребованными в науке и производстве электронных устройств благодаря своим уникальным характеристикам. Также они предполагают, что разработка будет полезна не только при машинном обучении, но и для работы сетей 5G и 6G.

Текст: Мария Кривоченко. Источник: naked-science

DOI: 10.1063/5.0001942


Вас также может заинтересовать: Самая высокая скорость интернета в мире, благодаря одному оптическому чипу

Редакция

Метки: ИИ

Недавние публикации

Лимонный аромат в каннабисе снижает эффект “паранойи”

Молекула, придающая конопле цитрусовый запах, может сделать ТГК менее тревожным. В правильной дозе каннабис оказывает… Читать далее

29/09/2024

Наличие первого класса увеличивает антисоциальное поведение в самолете

Исследование, проведенное учеными Принстонского университета, рассказывает, почему авиапассажиры так раздражительны в наши дни. Исследование под… Читать далее

29/09/2024

Ученые обнаружили механизм, позволяющий “приостановить” развитие эмбриона человека

Исследователи обнаружили, что стволовые клетки человека и модели эмбрионов можно заставить войти в состояние обратимого… Читать далее

27/09/2024

Мужчины, обитающие в селе, живут меньше и менее здоровы, чем их городские сверстники

Согласно новому исследованию Центра политики и экономики здравоохранения Университета Южной Калифорнии имени Шеффера, сельские жители… Читать далее

26/09/2024

Кликбейт — эволюционная ловушка нашего мозга, или почему мы перепотребляем информацию

Не можете перестать проверять телефон, даже если не ждете никаких важных сообщений? Вините свой мозг.… Читать далее

20/09/2024

Потребители марихуаны реже страдают ожирением

Работа, опубликованная недавно в журнале Cannabis and Cannabinoid Research, посвященная влиянию употребления каннабиса на индекс… Читать далее

19/09/2024