С помощью света схемы могут стать еще меньше, а компьютеры — еще быстрее. Альтернативы оптическому оборудованию открывают возможности для увлекательных приложений, например, в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных компьютеров.
В Хайдельбергском университете ученые под руководством физика-экспериментатора Вольфрама Перниса исследуют нанофотонику и работают над реализацией интегральных оптических схем для искусственного интеллекта и оптических квантовых вычислений.
В электронных системах необходимо выполнять множество отдельных операций одну за другой. Например, для передачи данных по оптическим волокнам используется длина световой волны, поэтому по одному оптическому волокну можно одновременно обмениваться данными многих цветов Быстрее благодаря параллельной обработке.
Этот принцип можно использовать и для фотонных компьютеров: различные арифметические операции кодируются разными цветами и выполняются параллельно в одной и той же оптической вычислительной системе. Параллельная обработка обеспечивает огромное увеличение тактовой частоты — вычисления выполняются, так сказать, со скоростью света. Фотонные компьютеры не только могут выполнять расчеты намного быстрее, чем электронные системы, но и могут масштабироваться в измерении, принципиально недоступном для традиционных компьютеров.
Благодаря достижениям в материаловедении и интегрированной оптике фотонные схемы теперь можно проектировать на компьютере, моделировать, а затем изготавливать на производственных предприятиях. Производство фотонных схем основано на многолетнем опыте производства электронных схем. К счастью, в качестве материала волновода можно использовать кремний — это также показывает высокую степень совместимости с методами полупроводниковой промышленности.
Наличие всех этих возможностей позволяет объединять отдельные строительные блоки в масштабные системы. Для оптических вычислений это означает: Небольшие схемы соединяются в мощные арифметические блоки, которые параллельно выполняют множество операций умножения и сложения. Это делается с помощью вычислительных сеток или матриц. Входы чисел, которые нужно умножить, представлены параллельно в виде векторов.
На этой основе фотонные чипы выполняют матрично-векторные вычисления с использованием света — с очень высокой пропускной способностью данных и очень низким потреблением энергии. Синтетические структуры, основанные на сетях нервных клеток, уже используются в искусственном интеллекте для когнитивных процессов. Умножение матрицы на вектор является центральным элементом вычислений в этих нейронных сетях. Однако их приходится проводить снова и снова, что отнимает много времени и сил.
💡Игры разума: близнецы в космосе, Ахиллес против черепахи или кот Шредингера
💡Квантовое Сознание