Соображает быстрее нейросетей: Русские учёные улучшили фотонный вычислитель для быстрой обработки видео

Ученые Самарского университета представили модернизированный фотонный вычислитель, способный обрабатывать видеоданные быстрее традиционных цифровых нейросетей. Новый подход увеличил энергоэффективность на 50% и улучшил точность распознавания.

Ученые Самарского университета представили модернизированный фотонный вычислитель для обработки видео.

В Самарском университете имени Королева представили улучшенный вариант фотонного вычислителя, который обрабатывает видеоданные значительно быстрее, чем современные цифровые нейросети на базе традиционных полупроводниковых компьютеров. Это достигается благодаря поэтапному внедрению фазового ввода оптического сигнала вместо традиционного амплитудного.

Профессор кафедры технической кибернетики Роман Скиданов отметил, что в новой версии устройства был применен фазовый ввод оптического сигнала. Это нововведение не уступает, а в некоторых задачах даже превосходит традиционный амплитудный ввод. По словам профессора, такой подход позволил повысить энергоэффективность вычислителя примерно на 50%.

Благодаря новому подходу, из конструкции фотонного вычислителя удалось исключить ряд элементов, связанных с обработкой интенсивности сигнала. Это упрощает устройство и уменьшает количество потенциальных ошибок, улучшая точность распознавания на 1%. Скиданов отметил, что такой результат является значительным достижением, учитывая сложность повышения точности на высоком уровне.

В университете ведется сборка опытного образца фотонного вычислителя, который станет практически готовым к серийному производству.

Эта технология может найти применение при обработке гиперспектральных данных, требующих высокой скорости анализа больших объемов информации.

Ранее в ядерном центре Сарова был разработан уникальный фотонный суперкомпьютер, что свидетельствует о продолжающемся развитии направления фотонных вычислений в России.