Учёные Самарского университета им. Королёва усилили «мозг» БПЛА по схеме оптического умножения матриц
Учёные Самарского университета имени Королёва разработали оптические нейросети, которые сделают беспилотники быстрее, автономнее и энергоэффективнее. Технологию создают для бортового искусственного интеллекта БПЛА. Разработка повышает скорость обработки данных и снижает энергопотребление, что критично для автономных систем.
Исследователи предложили новый подход к построению оптических трансформеров — ключевых блоков современных ИИ-моделей. Такие нейросети анализируют изображения и речь с помощью потоков фотонов и оптических компонентов. В отличие от цифровых решений, оптические схемы работают быстрее и тратят меньше энергии, однако раньше уступали в точности.
Команда решила проблему через новую схему оптического умножения матриц. Модель встроили прямо в процесс обучения нейросети, благодаря чему система сама компенсирует вычислительные погрешности без потери итоговой точности.
Эксперименты подтвердили расчёты на языковых моделях, системах компьютерного зрения и прикладных ИИ-задачах. В схему добавили миниатюрный дифракционный элемент, применяемый в сверхлёгкой оптике для наноспутников.