Создан фотонный процессор для ИИ с триллионной скоростью вычислений
Исследователи из Сиднейского университета разработали прототип нанофотонного чипа, способного выполнять вычисления для систем искусственного интеллекта, используя свет вместо электричества. Результаты исследования опубликованы в Nature Communications.
Прототип обрабатывает данные с помощью фотонов, что позволяет завершать операции за триллионные доли секунды. По словам команды, использование света вместо электронов может решить одну из главных проблем современных ИИ-систем — огромное энергопотребление.
Центры обработки данных с крупными моделями ИИ требуют больших объемов энергии и мощных систем охлаждения, поскольку движение электронов по проводам создает сопротивление и выделяет тепло. Это ограничивает скорость работы и масштабирование инфраструктуры.
Свет заменяет электроны
В нанофотонном чипе электрические сигналы заменяются светом. Фотоны проходят через наноструктуры толщиной всего 50–200 нанометров — в тысячи раз тоньше человеческого волоса — и выполняют вычисления по мере своего движения.
Архитектура чипа имитирует работу нейронной сети человеческого мозга.
«Мы переосмыслили возможности использования фотоники для создания энергоэффективных и сверхбыстрых процессоров для ИИ», — говорит профессор Сяоке И, руководитель группы фотоники в Школе электротехники и вычислительной техники.
Физическая структура чипа играет роль искусственных нейронов: свет, проходя через наноструктуры, выполняет функции распознавания образов и классификации данных. Такой подход позволяет объединять аппаратные вычисления и нейронную обработку без промежуточной электронной обработки.
Тестирование на медицинских данных
Для проверки прототипа исследователи обучили чип классифицировать более 10 000 биомедицинских изображений, включая МРТ молочной железы, грудной клетки и брюшной полости. Как показали лабораторные эксперименты и моделирование, фотонная нейронная сеть достигла точности от 90 до 99 %.
Каждое вычисление выполнялось в пикосекундном масштабе времени. Это доказывает, что физическая интеграция нейронной сети в нанофотонные структуры возможна и эффективна, а не ограничивается программной симуляцией на обычных процессорах.
Энергетические преимущества и масштабирование
Использование света позволяет значительно снизить тепловыделение и энергопотребление, поскольку фотон проходит через материал без сопротивления. Это уменьшает нагрузку на электросети и системы охлаждения, которые являются ограничением при расширении центров ИИ.
Исследовательская группа более десяти лет занимается разработкой способов применения фотоники в вычислительных и сенсорных системах. Следующий шаг — создание более крупных фотонных нейронных сетей, способных работать с сложными набором данных, моделями и реальными приложениями в медицине и промышленности.
Если технология получит распространение, фотонные чипы смогут частично заменить или дополнить традиционные процессоры, обеспечивая компактные, быстрые и энергоэффективные решения для ИИ. Это может повлиять на разработку автономных систем, медицинской диагностики и других областей, где скорость обработки и экономия энергии критичны.
«Искусственный интеллект все чаще ограничивается энергопотреблением. Световые нейронные вычисления открывают возможности для новых сверхскоростных и энергоэффективных ускорителей ИИ», — добавляет профессор Сяоке И
Таким образом, нанофотонные чипы не только ускоряют вычисления, но и уменьшают их энергетический след, создавая перспективы для масштабирования ИИ без роста потребления электричества и расходов на охлаждение.
