Они работают быстрее, а энергии потребляют меньше
Учёные Самарского университета имени Королёва разработали схему оптических нейросетей нового типа, чтобы в будущем оснастить беспилотники автономным и энергоэффективным искусственным интеллектом на борту.
В пресс-службе вуза отметили, что речь идёт о создании оптических трансформеров – нейросетевых блоков, способных в режиме реального времени распознавать изображения и речь. Однако вместо обычных микросхем для обработки данных используются потоки фотонов и наборы оптических компонентов.
Оптические нейросети работают оперативнее и потребляют меньше энергии, однако пока уступают цифровым аналогам в точности обработки данных. Новый подход самарских учёных к оптическому умножению матриц позволит превзойти цифровые нейросети по точности работы.
Догнать и перегнать
Серия экспериментов на численной модели модифицированной оптической схемы, встроенной внутрь обычной нейросети, подтвердила исследования учёных.
«Нам первыми удалось показать, что это возможно – догнать и даже перегнать цифровые нейросети, если брать оптические трансформерные модели. Нам удалось реализовать численную модель оптического умножения внутри процесса обучения нейросети, и тогда нейросеть сама компенсирует погрешность умножения без ущерба для финальной точности», – цитирует вуз слова директора института искусственного интеллекта и руководителя центра «Интеллектуальная мобильность многофункциональных беспилотных авиационных систем» Самарского университета Артёма Никонорова.
В планах самарских разработчиков – создание аппаратного прототипа оптической нейросети, пригодного для применения на борту беспилотников.