• Китайские ученые разработали фотонные вычислительные чипы для обучения нейросетей без электронных сигналов.
• Технология основана на фотонных спайковых нейронных системах, имитирующих биологические нейроны.
• Фотонные системы обычно выполняют линейные вычисления, но для обучения нейросетей требуется преобразование сигнала в электронный.
• Новая платформа выполняет линейные и нелинейные нейронные вычисления в оптическом домене.
• Система состоит из 16-канального фотонного нейроморфного процессора и лазерной решетки с насыщающимся поглотителем.
• Исследователи продемонстрировали работу системы на задачах обучения с подкреплением.
• Точность аппаратных решений отличается от программной модели всего на 1,5-2%.
• Система показала впечатляющую производительность: линейная фотонная обработка - 1,39 тераопераций/с на ватт, нелинейная - почти 988 гигаопераций/с на ватт.
• Разработка может пригодиться в областях с быстрым обучением и низким энергопотреблением.
• В перспективе планируется разработка 128-канального фотонного спайкового нейрочипа и компактных гибридных фотонных систем для граничных вычислений.

Система показала впечатляющую производительность: линейная фотонная обработка достигла 1,39 тераопераций в секунду на ватт, нелинейная — почти 988 гигаопераций в секунду на ватт, при задержке вычислений на чипе всего 320 пикосекунд.