• Ученые Самарского университета имени Королева разработали новую схему оптических нейросетей для оснащения БПЛА автономным и энергоэффективным ИИ.
• Оптические нейросети способны анализировать и классифицировать изображения и речь с использованием потоков фотонов и оптических компонентов.
• Оптические нейросети обладают большей скоростью работы и энергоэффективностью, но уступают цифровым в точности обработки данных.
• Самарские ученые предложили новый подход к организации оптического умножения матриц для повышения точности работы оптических нейросетей.
• Результаты исследования подтвердились в экспериментах на численной модели модифицированной оптической схемы.
• Разработчики внедрили миниатюрный дифракционный элемент в схему трансформера для использования в компактных и сверхлегких оптических системах.
• В ближайших планах - создание аппаратного прототипа оптической нейросети для использования на борту БПЛА.
• Исследование проведено в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» и опубликовано на международной конференции ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems в мае 2026 года.

«Ученые Самарского университета имени Королева разработали новый подход к созданию оптических трансформеров - нейросетевых блоков, лежащих в основе современных больших моделей искусственного интеллекта. Они способны анализировать и классифицировать изображения и человеческую речь, используя для обработки данных потоки фотонов и наборы оптических компонентов», - говорится в сообщении.