Учёные обучили нейросети с помощью света для экономии энергии

Искусственный интеллект (ИИ) всё активнее используется в повседневной жизни, и для его работы нужны всё более сложные модели. Однако рост требований к вычислительной мощности опережает возможности традиционных компьютеров. Чтобы справиться с этой проблемой, учёные обратились к физическим нейросетям — аналоговым схемам, использующим законы физики, в частности свойства световых лучей, для обработки данных. Результаты работы международной группы учёных опубликованы в журнале Nature. В проекте участвовали специалисты из университетов Милана, Лозанны, Стэнфорда, Кембриджа и Института Макса Планка. Учёные разработали фотонные чипы, которые выполняют математические операции с помощью интерференции света на микросхемах размером всего несколько квадратных миллиметров. Такой подход снижает энергозатраты и сокращает время вычислений, так как отпадает необходимость переводить информацию в цифровой формат. Особое внимание уделено обучению сетей — этапу, когда они осваивают выполнение задач. Новая методика позволяет проводить этот процесс полностью с использованием световых сигналов, без цифровых моделей. Благодаря этому обучение становится более быстрым и устойчивым. По словам исследователей, фотонные технологии открывают возможность создавать более сложные системы искусственного интеллекта. В будущем они могут применяться в автономных автомобилях, интеллектуальных сенсорах и других устройствах, обрабатывающих данные в реальном времени без обращения к удалённым центрам обработки.