Обучение одной современной нейросети может потреблять энергии больше, чем сотни домов за год. Справиться с этим энергетическим кризисом ИИ обещают не новые чипы, а принципиально иной подход — компьютеры, где данные летят со скоростью света. Фотонные нейронные сети сокращают расход энергии в сотни раз, выполняя миллиарды операций одновременно. Как это работает и почему за этим будущее?
Оптические нейронные сети — это нейросети, реализованные через оптические системы, которые используют световые лучи для передачи и обработки информации. В отличие от электроники, где данные проходят последовательно и зависимы от тактового генератора, свет может распространяться параллельно по множеству путей, почти не мешая самому себе, что открывает путь к потрясающей скорости и энергоэффективности таких систем.
Свет вместо электронов: зачем это нужно
Рост и распространение современных нейросетей (GPT, глубокие модели классификации, генеративные системы и др.) требуют всё больше энергии. Традиционные электронные решения уже испытывают ограничения: чем больше модель, тем медленнее и дороже ее обучать и запускать. Решение пытаются найти за пределами обычных кремниевых чипов — в фотонике, науке о световых волнах и их применении в технологиях.
Световые системы позволяют:
- умножать и перемещать данные одновременно без традиционной изоляции сигналов, которую требует электроника;
- располагать сигнальные пути в трёх измерениях, что увеличивает плотность вычислений;
- обрабатывать массивы данных с высокой параллельностью благодаря свойствам фотонов.
Как это работает на практике
В классическом цифровом компьютере умножение матриц (ядро нейросетевых вычислений) выполняется последовательно: каждая операция происходит шаг за шагом. В оптических сетях световые лучи, проходя через оптические элементы (волноводы, интерферометры, голограммы), могут одновременно выполнять множество таких умножений, практически без конфликтов между собой.
Учёные также экспериментируют с интегрированными фотонными системами:
- фотонные нейросети на кристалле, где часть операций выполняется непосредственно светом;
- голографические корреляторы, которые могут оптически распознавать образы;
- оптические матричные умножители с высокой плотностью путей передачи.
Эти подходы ещё не полностью вытесняют электронику — особенно в нелинейных операциях, где свет плохо взаимодействует сам с собой — но уже демонстрируют преимущества: сокращение расходов энергии на вычисления до десятков и сотен раз по сравнению с традиционными схемами.
Где фотоника растет в России
В России фотоника — это не только теория, но и крупные исследовательские центры, которые объединяют оптику, лазерные технологии и автоматизацию:
- Центр фотоники и оптической инженерии в Skoltech — междисциплинарный хаб для работ по оптическим нейросетям, биофотонике, лазерным технологиям и интегральной фотонике. Здесь физики, инженеры, материалисты и многие другие направляют свои усилия на развитие фотонных вычислений и применение их в телекоммуникациях, ИИ и медицине.
- Государственный оптический институт имени Вавилова в Санкт-Петербурге — старейший научный центр по оптике в России, работающий как в фундаментальной, так и в прикладной оптике, чьи наработки лежат в основе многих современных фотонных систем.
- Институт автоматики и электрометрии СО РАН в Новосибирске исследует волоконную оптику и ее воздействие на распространение световых сигналов, что важно для будущих оптических вычислительных средств.
- Технологическая платформа «Фотоника» объединяет ведущие организации и лаборатории страны, работающие над оптическими узлами, сенсорами и компонентами, которые могут применяться и в вычислительных сетях будущего.
Что это дает инженерии
Использование фотоники в нейросетях — это не просто ускорение вычислений (хотя и это важно). Речь идет о переосмыслении самого способа обработки данных. Свет может заменить электроны там, где важны скорость, энергоэффективность и масштабируемость. Это открывает путь к:
- сверхбыстрым ИИ-процессам;
- уменьшению энергоемкости обучения и вывода моделей;
- новым архитектурам нейросетей на основе физически параллельных путей;
- интеграции вычислений прямо в оптические коммуникации (например, оптоволоконные сети).
Что в итоге?
Если нейросети сегодня — мозг цифрового мира, то оптические нейронные сети могут стать его глазами и нервной системой, работающей на скорости света. И инженеры, которые сегодня понимают, как объединить фотонику и ИИ, формируют инфраструктуру вычислений будущего.
Фотоника — это инструмент, который может перевести ИИ из мира энергоемких вычислений в мир быстрых, компактных и высокоэффективных систем. И Россия уже имеет научные и инженерные центры, которые в этом направлении работают — от фундаментальной оптики до интегральных фотонных систем.