Сейчас, сейчасВ НЦФМ создали образец аналогового фотонного процессора
atommedia.online — Специалисты Самарского университета им. Королева создали демонстрационный образец высокопроизводительного фотонного процессора в рамках научной программы Национального центра физики и математики (НЦФМ). Специализированный процессор уже сегодня позволяет распознавать огромные массивы данных в объемных видеопотоках. Он достиг скорости обработки информации 5,3×1015 бит в секунду в серии экспериментов по распознаванию рукописных цифр из международной объемной базы данных MNIST с точностью более 90%.
Специализированный процессор уже сегодня позволяет распознавать огромные массивы данных в объемных видеопотоках. Он достиг скорости обработки информации 5,3 × 1015 бит в секунду в серии экспериментов по распознаванию рукописных цифр из международной объемной базы данных MNIST с точностью более 90%. Российские ученые ожидают в ближайшие годы увеличить производительность аналогового фотонного процессора на два порядка.
Образец фотонного процессора был создан в интересах реализации к 2030 году в НЦФМ фотонной вычислительной машины класса мегасайенс. По проекту, производительность машины будет рекордной и достигнет 1021 операций в секунду. Такая установка класса мегасайенс позволит решать прикладные задачи по обработке больших массивов данных и получать фундаментальные результаты в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
«Аналоговая фотонная вычислительная система позволяет проводить анализ и распознавание объектов в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе традиционных полупроводниковых компьютеров. Это особенно важно для оперативного анализа гиперспектральных данных, изначально представляющих собой значительные по объему массивы информации. Надежность распознавания в ходе первых экспериментов на демонстрационном образце составила 93,75%. В 2024 году планируется собрать и испытать экспериментальный образец системы в достаточно компактном корпусе размером с небольшой системный блок компьютера. Точность и надежность распознавания у экспериментального образца должна вырасти за счет подбора компонентов с улучшенными характеристиками. Опытный образец установки, планируется, будет готов в 2025 году», — рассказал профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета им. Королева, ученый НЦФМ доктор физико-математических наук Роман Скиданов.
-----------------------------------------------
Болеее технического описания к сожалению не нашел, в отличии от похожего китайского проекта - но я так понял тоже оптическая нейросетка, умеющая запускать как минимум convolution neural net