Физики и программисты Сианьского университета создали фотонные чипы, позволяющие ИИ и дроидам обучаться с помощью света, минуя электронные преобразования.
Новая квантовая кибертехнология основана на фотонных спайковых нейросетях, имитирующих световые импульсы биологических нейронов у животных и нас, людей. Это открытие может найти применение в автономных автомобилях и робототехнике.
Ранее фотонные системы могли выполнять только линейные вычисления, а для нелинейных операций требовалось преобразование сигнала в электронный формат. Этот процесс замедлял работу и снижал энергоэффективность фотоники. Специалисты из Сианьского университета преодолели это ограничение.
Новая платформа выполняет линейные и нелинейные вычисления в оптическом домене без преобразования сигнала. Она состоит из двух чипов: 16-канального фотонного нейроморфного процессора и лазерной решетки с насыщающимся поглотителем, создающей нелинейные оптические спайки.
Исследователи проверили систему на задачах обучения с подкреплением. Нейронная модель сначала обучалась в ПО, затем чипы выполняли аппаратное обучение и обработку, а результаты корректировались в программе для учета аппаратных вариаций. Разница в точности между аппаратным и программным решениями составила всего 1,5-2%.
Система показала высокую производительность: линейные вычисления достигали 1,39 тераопераций в секунду на ватт, а нелинейные — почти 988 гигаопераций в секунду на ватт. При этом задержка на чипе составила всего 320 пикосекунд.
Разработка может быть полезна в областях, требующих быстрого обучения и низкого энергопотребления. В будущем она может заменить электронные процессоры в интеллектуальных машинах, таких как адаптивные роботы и автономные транспортные средства.
В перспективе команда планирует создать 128-канальный фотонный нейрочип для более сложных задач и компактные гибридные фотонные системы для обработки данных на периферии.