Квантовые физики и программисты из Сианьского университета под руководством Шуйин Сян сделали прорыв в разработке фотонных вычислительных чипов.
Эти чипы решают главную проблему фотонных спайковых нейросетей — они работают полностью оптически, без перевода сигналов в электроны
Это ускоряет работу нейросетей до невероятной скорости — 0,00000000032 секунды! Теперь ИИ и роботы могут учиться почти мгновенно!
Фотонные спайковые нейросети похожи на биологические нейроны, но используют короткие импульсы света вместо непрерывных сигналов. Раньше у фотонных систем был недостаток: свет хорошо справлялся с линейными операциями, а нелинейные приходилось переводить в электроны, что замедляло процесс.
Китайские ученые придумали схему, где все вычисления выполняются оптически. Они создали программируемую фотонную нейроморфную платформу, которая может обучаться без электронной обработки.
Новая система состоит из двух чипов. Первый — фотонный нейроморфный процессор с 16 каналами и 272 параметрами. Он может работать с несколькими потоками сигналов и менять связи между нейронами. Второй чип содержит массив лазеров с насыщаемым поглотителем, который обеспечивает нелинейную активацию спайков при низком пороге.
Разработчики создали схему обучения, которая включает три этапа: сначала модель обучается программно, затем на фотонных чипах, и финальная настройка снова программно.
Для проверки системы они создали гибридную установку и запустили алгоритмы обучения с подкреплением, часто используемые в робототехнике. Система решала две классические задачи управления: CartPole (удержание шеста на тележке) и Pendulum (подъем маятника в вертикальное положение).
Испытания показали, что фотонные решения не уступают программным: в CartPole точность снизилась на 1,5%, в Pendulum — на 2%. Совместная работа аппаратной и программной частей достигла идеального результата в CartPole и успешно справилась с Pendulum.
А вычислительные характеристики системы впечатляют и даже пугают: линейные операции — 1,39 трлн операций в секунду на ватт, нелинейные — 987,65 млрд операций в секунду на ватт! Задержка вычислений — всего 320 пикосекунд, что делает фотонные нейросети идеальными для задач, требующих мгновенной реакции.
Следующий шаг — создание 128-канальной ИИ-системы для более сложных задач обучения и разработка компактной гибридной архитектуры для устройств с низким энергопотреблением и минимальными задержками.