• Нейронные сети ИИ становятся слишком сложными для традиционной электроники.
• Фотонные устройства предлагают быстрый и экономичный способ вычислений, но не все типы вычислений применимы к нейросетям.
• Инженеры из США разработали фотонный чип без ограничений традиционных устройств.
• Глубокие нейронные сети состоят из множества слоев узлов, выполняющих различные операции, включая умножение матриц.
• В 2017 году ученые из MIT продемонстрировали оптическую нейросеть на фотонном чипе, но она не могла выполнять нелинейные операции.
• Разработаны нелинейные оптические функциональные блоки (NOFU) для выполнения нелинейных операций на чипе.
• Оптическая нейросеть на фотонном чипе состоит из трех слоев устройств, выполняющих линейные и нелинейные операции.
• Устройство работает в оптическом режиме, что сокращает время ожидания и увеличивает эффективность обучения нейросети.
• Фотонный чип изготовлен с использованием технологии КМОП, что позволяет массовое производство.

В ходе испытаний фотонная система показала 96% точности в задачах на обучение и более 92% точности в задачах с помехами. Эти показатели сопоставимы с производительностью традиционный вычислительных устройств. Вдобавок, чип выполнил ключевые вычисления менее чем за половину наносекунды.