Чип, спроектированный специалистами Университета Флориды, предназначен для выполнения операций свертки, ключевой функции машинного обучения. Эти операции позволяют ИИ обнаруживать закономерности в изображениях, видео и тексте. Параллельно они потребляют большую вычислительную мощность, пишет IE.

Команда интегрировала оптические компоненты непосредственно в кремниевый чип. Лазерный свет и микроскопические линзы выполняют свертку быстрее и с меньшим энергопотреблением. Испытания показали, что прототип классифицирует рукописные цифры с точностью около 98%, что сопоставимо с производительностью обычных чипов.

Система состоит из двух наборов линз Френеля — плоских структур тоньше человеческого волоса, выгравированных на чипе. Для выполнения свертки данные преобразуются в лазерный луч. Проходя сквозь линзы, свет запускает математическое преобразование. Затем результат преобразуется обратно в цифровой сигнал, который поступает в модель ИИ.

«Это первый случай, когда этот тип оптических вычислений поместили на чип и применили к нейронной сети ИИ», — сказал Ян Ханбо, соавтор исследования.

Благодаря использованию разноцветных лазеров чип может обрабатывать несколько потоков данных одновременно. Этот подход называется мультиплексированием длин волн. «Мы можем пропускать через линзу свет разных длин волн, или цветов, одновременно, — сказал Ян. — Это ключевое преимущество фотоники».

Канадская компания Xanadu и американская HyperLight представили летом фотонные чипы на основе тонкопленочного ниобата лития, подходящие для коммерческого квантового оборудования. Устройство отличают сверхнизкие потери: в волноводе менее 2 дБ/м, в электрооптическом коммутаторе — всего 20 мДБ.