Профессор Марио Хемниц и доктор Беннет Фишер из Института фотонных технологий имени Лейбница (IPHT) в Йене в партнерстве с международной командой исследователей разработали принципиально новый подход к разработке энергоэффективных вычислительных систем для ИИ. Инновация заключается в использовании уникальных взаимодействий световых волн внутри оптических волокон вместо традиционных электронных компонентов.
В отличие от традиционных компьютерных систем, которые состоят из тысяч электронных компонентов, система Хемница и Фишера использует единственное оптическое волокно, способное выполнять задачи различных нейронных сетей со скоростью света. Этот подход позволяет сократить потребление энергии на порядки по сравнению с существующими системами, основанными на микросхемах.
Ключевым механизмом в системе Хемница и Фишера является передача информации посредством смешивания световых частот. Данные кодируются в цветовых каналах сверхкоротких световых импульсов, которые переносят информацию по волокну. Различные комбинации, усиления или ослабления импульсов приводят к появлению новых цветовых комбинаций на выходе волокна, что позволяет прогнозировать типы данных или контексты.
Благодаря своей высокой скорости и энергоэффективности, система, разработанная Хемницем и Фишером, имеет потенциал для использования в самых разнообразных сферах, включая биотехнологии и медицину. Например, она может применяться для анализа изображений, поиска лекарств или выявления заболеваний на ранних стадиях. Кроме того, система может быть использована для разработки новых форм персонализированной медицины, где лечение адаптируется к индивидуальным особенностям каждого пациента.
Источник:
Беннет Фишер и др., Нейроморфные вычисления посредством широкополосной генерации частот на основе деления (Bennet Fischer et al, Neuromorphic Computing via Fission‐based Broadband Frequency Generation), Advanced Science (2023). DOI: 10.1002/advs.202303835
-------------------------------------
Вы можете поддержать проект подпиской на канал, реакциями и комментариями, а также подписавшись на наши страницы на других площадках и на сервисе поддержки авторов Бусти. Ссылки найдёте в описании канала. Заранее спасибо!