Технология может изменить будущее искусственного интеллекта. Она быстрее, точнее и потребляет меньше энергии.
Фотонная нейросеть — это система, которая работает на основе света, а не электрических сигналов. Ученые из Северо-Западного политехнического университета и Университета Юго-Восточного Китая создали устройство, где вычисления происходят за счет дифракции света. Это похоже на то, как свет проходит через призму и создает радугу. Только здесь свет помогает решать сложные задачи, такие как распознавание изображений.
Обычные нейросети работают на компьютерах, где данные обрабатываются с помощью программ. Фотонная нейросеть использует физические процессы света. Это делает ее быстрее и эффективнее. Обучение такой нейросети занимает всего несколько секунд, тогда как обычным моделям нужно времени побольше.
Новая нейросеть распознает рукописные цифры из набора данных MNIST с точностью 99,79%. Это почти идеальный результат. На наборе Fashion-MNIST, где нужно распознавать изображения одежды, точность составила 98,26%. Даже на сложном наборе CIFAR-10, который включает цветные фотографии объектов, нейросеть достигла точности 90,29%. Эти показатели выше, чем у многих современных цифровых систем.
Секрет успеха — в использовании множества световых путей. В обычной нейросети каждый нейрон соединен с другим через одно соединение. В фотонной нейросети нейрон получает сигналы через несколько световых лучей одновременно. Получается, что система устойчива к ошибкам и помогает точно передавать информацию.
А наверное главное преимущество фотонной нейросети — низкое энергопотребление. Операции в ней потребляют всего аттоджоули энергии. Это в тысячи раз меньше, чем у современных компьютерных чипов. Обычные процессоры для искусственного интеллекта, такие как графические карты NVIDIA, тратят гораздо больше энергии. Фотонная нейросеть может стать основой для компактных устройств, которые работают долго без подзарядки.
Скорость работы тоже впечатляет. Нейросеть выполняет 2,89 триллиона операций в секунду. Это делает ее перспективной для создания умных устройств, таких как смартфоны, беспилотные автомобили или медицинские приборы.