Новая технология, использующая световые сигналы вместо электрических схем, открывает путь к значительному увеличению вычислительной мощности и точности искусственного интеллекта.
Как сообщает Zanoza со ссылкой на «РolitЕxpert», современные системы сбора данных генерируют колоссальные объемы информации, с которыми традиционные электронные вычисления не всегда справляются в реальном времени. Фотонные нейросети, использующие свет вместо электричества, предлагают решение этой проблемы. Ученые из Нанкинского университета разработали архитектуру TWM-PNNA, которая способна заменить электронные чипы и значительно ускорить анализ данных, сохраняя энергоэффективность.
Архитектура TWM-PNNA: как это работает
Система использует лазеры с разной длиной волны, каждая из которых выполняет отдельную математическую операцию. Двумерные данные преобразуются в одномерный вектор, а затем кодируются в свет с помощью оптических модуляторов. Ключевую роль играет механизм светофильтрации и оптической свертки, где определенные длины волн получают весовые коэффициенты, аналогично фильтрам в цифровых нейросетях.
Решение технических проблем и превосходство над GPU
Разработчики преодолели проблему «chirp» (нежелательное смещение частоты) и реализовали полносвязные соединения между слоями нейросети, сократив количество параметров без потери качества. Система TWM-PNNA достигла скорости 1,6 триллиона операций в секунду и энергоэффективности 0,87 TOPS на ватт, что значительно превосходит показатели традиционных графических процессоров.
Технология открывает возможности для перехода к полностью оптическим ИИ-системам в анализе сигналов, что может быть внедрено в различные отрасли, где критична скорость реакции, такие как транспорт, телекоммуникации и безопасность.
Напомним, ранее мы рассказывали о пяти книгах, которые помогут переосмыслить будущее и искусственный интеллект.