Австралийские ученые представили прототип нанофотонного чипа, который выполняет вычисления для систем искусственного интеллекта (ИИ) при помощи света. Этот подход к обработке информации предполагает, что фотоны проходят через наноразмерные структуры, встроенные в устройство, обеспечивая выполнение вычислений за триллионные доли секунды.
Одной из основных целей проекта является снижение энергопотребления. С развитием ИИ инфраструктуры традиционные центры обработки данных (ЦОД) сталкиваются с серьезными проблемами, связанными с высоким потреблением электроэнергии и необходимостью мощных систем охлаждения. В обычных кремниевых процессорах электрические сигналы движутся по проводам, создавая сопротивление и выделяя тепло. В новом чипе этот процесс заменен на движение света через структуры толщиной в десятки микрометров, что сравнимо с диаметром человеческого волоса.
Физическая архитектура чипа имитирует работу нейронной сети. Наноструктуры выполняют функцию искусственных нейронов, обрабатывая информацию по мере прохождения света. Это исключает необходимость в отдельном этапе электронных вычислений, что значительно ускоряет процесс и снижает энергопотребление.
Профессор Сяоке И, руководитель исследовательской группы по фотонике, отметил, что проект демонстрирует возможность создания энергоэффективных и сверхбыстрых процессоров. Это особенно актуально на фоне растущих ограничений, связанных с потреблением энергии в сфере ИИ.
Для проверки эффективности устройства исследователи обучили чип классифицировать более десяти тысяч биомедицинских изображений. В ходе моделирования и лабораторных тестов фотонная нейронная сеть показала точность распознавания от 90 до 99 %. При этом каждый расчет выполнялся за пикосекунды — пока свет проходил через наноструктуру.
Использование света позволяет избежать электрического сопротивления и связанного с ним нагрева, что делает такие чипы потенциально более экономичными. По мнению разработчиков, в будущем фотонные процессоры смогут дополнить или заменить традиционные электронные аналоги в задачах, связанных с искусственным интеллектом.
Исследовательская группа планирует расширить проект до более крупных фотонных нейронных сетей, способных работать со сложными наборами данных.