Учёные МТИ и Цинхуа создали оптический процессор, который значительно снижает потребности в аппаратном обеспечении для ИИ. Система размером 64 мкм. 2 В тысячи раз меньшие по размеру, чем традиционные, решают основные задачи потребления энергии и уменьшения габаритов для актуальных задач машинного обучения.
Технология основана на нанофотонной среде — кремниевой структуре с наноотверстиями диаметром от 130 до 400 нанометров. Информация кодируется через фазовую модуляцию света, а вычисления осуществляются при его рассеянии внутри материала. При этом особенности подхода заключаются в интеграции производственных ограничений непосредственно в процесс обучения алгоритма, что гарантирует соответствие проектируемой структуры техпроцессу с минимальным размером элемента 130 нм.
Экспериментальные исследования показали эффективность решения. На задаче классификации цветков ириса с 150 образцами система достигла точности 86,7%, совпадая с результатами моделирования. Для теста по распознаванию рукописных цифр (OCR) чип размером 44,8×44,8 мкм… 2 Достигнут показатель точности 92,8% на 1797 тестовых изображениях. Энергопотребление составило 1 мВт для оптического ввода и 56 мВт для управления фазовращателями, а задержка вычислений — 0,11 пикосекунды.
Новый процессор в три раза мощнее систем на интерферометрах Маха-Цендера по вычислительной плотности и в десять раз сокращает задержку. Применение материалов с низким контрастом преломления гарантирует устойчивость к производственным отклонениям до 50 нм.
Технология предоставляет возможности для развертывания сложных ИИ-моделей в устройствах граничных вычислений, таких как носимая электроника и автономные датчики. Для преодоления ограничений по нелинейности вычислений изучаются гибридные оптоэлектронные подходы.