Редакция сайта ТАСС
НОВОСИБИРСК, 28 ноября. /ТАСС/. Фотонный процессор, способный выполнять вычисления с использованием света, сможет найти массовое применение в решении задач искусственного интеллекта и машинного обучения уже в ближайшие 5-10 лет. Таким мнением с ТАСС поделился научный сотрудник Института физики полупроводников им
"Судя по результатам, основной прогресс будет для глубоких нейронных сетей, компьютерного зрения. [Практические] приложения могут появиться уже на горизонте 5-10 лет. Это довольно инженерная работа", - сказал собеседник агентства.
Бетеров пояснил, что идея оптического компьютера существует довольно давно. В ее основе потенциальное преимущество - скорость света очень велика, и передача информации на масштабах чипа происходит практически мгновенно. "Но создать логические элементы для таких процессоров очень трудно, поскольку в обычных условиях световые пучки друг с другом не взаимодействуют. В то же время обычные оптические элементы, например, линзы, производят вычислительные процедуры. Поэтому интерес к таким вычислениям сохраняется, но оптические процессоры должны строиться принципиально иначе, чем обычные", - сказал ученый.
Бетеров объяснил, что ученые в США разработали схему реализации нейронной сети на оптическом чипе, однако им так и не удалось включить в эту схему элементы нелинейной оптики и пришлось искать обходной путь с помощью традиционной электроники. "Тем не менее, это достаточно большой шаг вперед в технологическом отношении", - подчеркнул эксперт.
По его словам в России это направление тоже развивается достаточно интенсивно. Здесь лидирует научная школа МГУ, известная классическими работами в области нелинейной и квантовой оптики. "Но все же этому направлению уделяется недостаточно внимания. Пока трудно рассчитывать на революцию в информационных технологиях, но, возможно, в будущем будет происходить ускорение отдельных задач", - дополнил он.
Ранее ученые из Массачусетского технологического института разработали фотонный чип, который способен выполнять все ключевые вычисления нейронной сети с использованием света, значительно ускоряя процесс и снижая энергозатраты.
Комментарии