Команда из германского Университета Мюнстера вместе с коллегами из Британии разработала первый фотонный чип, в котором сеть аналогов нейронов и синапсов работает подобно клеткам мозга, и обучила его распознавать образы.

Созданный чип — прототип сверхбыстрых фотонных вычислителей будущего, но он уже решает конкретную задачу, и в этом значение работы, объясняют исследователи.

Сейчас в основе большинства прототипов нейроморфных компьютеров (то есть работающих подобно мозгу человека) — электронные чипы. Базовый элемент схемы — подобие конденсатора, который накапливает заряд и затем отдает его. Фотонные схемы преобразуют световые волны мгновенно и значительно более экономно, а у таких вычислителей нет разделенной памяти и процессоров, между которым приходится «гонять» информацию. Это, помимо прочего, означает, что ИИ можно обучить анализу значительно более сложных вещей, нежели слепок лица при разблокировке смартфона. Однако вся отрасль находится в зачаточном состоянии по сравнению с традиционной электроникой, рассказывает Science Daily.

Оптические материалы известны в электронике давно, например, на этой основе работали перезаписываемые DVD-диски: участки поверхности при нагревании лазером меняют состояние с кристаллического на аморфное, записывая нули и единицы. В нынешнем исследовании на основании таких материалов впервые создана нейросинаптическая сеть, которую с помощью двух алгоритмов машинного обучения настроили на распознавание образов — то есть определенных последовательностей световых сигналов.

В фотонной сети было четыре нейрона и 60 синапсов, сгруппированных в несколько слоев. Это означает, что у света было несколько возможных путей распространения внутри чипа, что открыло дорогу к настройке и обучению системы.

Такая сравнительно примитивная схема успешно распознавала световые шаблоны, соответствующие четырем последовательно передаваемым символам. Но это только начало.

Глава команды Вольфрам Пернис говорит: «Работая с фотонами вместо электронов, мы можем в полной мере использовать известный потенциал оптических технологий — не только для передачи данных, как это происходило до сих пор, но и для обработки и хранения их в одном месте».

Исследователи указывают, что у оптических нейронных сетей будущего уже намечаются вполне конкретные сферы применения — области, в которых информацию приходится упрощать для ее обработки традиционными процессорами. Главная из них — анализ медицинских снимков. Ученые считают, что фотонные компьютеры смогут, например, самостоятельно вычислять раковые клетки.

Уникальное свойство никелата самария открыли в прошлом году ученые США. Этот материал может хранить в кристаллической решетке ионы лития и натрия. Это свойство можно использовать для создания нового типа проводников, систем хранения энергии, а также искусственных синапсов в нейроморфных процессорах.