• Разработан алгоритм для обучения ИИ на фотонных и нейроморфных чипах.
• Подход позволяет быстро обучать гибридные нейросети с использованием альтернативных вычислительных систем.
• Фотонные и нейроморфные чипы пока не могут полностью заменить классические микрочипы в работе нейросетей.
• Гибридные системы ИИ могут быть востребованы в дата-центрах и устройствах с жесткими требованиями к скорости и энергопотреблению.
• Существующие центральные и графические процессоры неэффективны для обучения нейросетей, поэтому ученые ищут альтернативы.

«Сейчас активно развиваются специализированные вычислительные устройства для ИИ, имеющие самые разнообразные физические воплощения - от нейроморфных систем до фотоники. Предложенный алгоритм позволяет использовать такие порой экзотические устройства вместе с цифровой электроникой в гибридных вычислительных системах и обучать на них модели ИИ без потери качества», - пояснил научный руководитель Центра квантовых технологий Сбербанка Станислав Страупе, чьи слова приводит пресс-служба AIRI.