В России соберут экспериментальный фотонный процессор

Экспериментальный образец российского фотонного процессора, способного обрабатывать информацию в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей, находится на финальной стадии сборки.

Как сообщил профессор Роман Скиданов, создание этого уникального устройства началось в августе и планируется завершить до конца текущего года. Этот проект является значимым шагом в развитии технической кибернетики и физико-математических наук.

Сборка фотонного процессора осуществляется согласно утвержденному плану, и на данный момент все ключевые компоненты уже изготовлены. Важно отметить, что данное устройство будет основано на традиционных полупроводниковых компьютерах, что делает его еще более инновационным и перспективным в сфере вычислительной техники.

"Наша команда готова к следующему этапу - корпусной сборке, которая начнется в августе. Мы уверены в успешном завершении проекта и в его потенциале для революционизации области информационных технологий", - подчеркнул Скиданов. Внедрение фотонного процессора может привести к значительному ускорению вычислений и созданию более эффективных систем обработки данных.

Экспериментальный образец процессора, разработанный специалистами Самарского университета имени Королева, стал объектом внимания научной программы Национального центра физики и математики (НЦФМ). Этот процессор работает на основе новой, фотонной компонентной базы, где передача информации осуществляется частицами света (фотонами). Это отличает его от традиционных вычислителей, где информация передается электронами.

Принято решение использовать в эксперименте другой тип лазера - диодный, который отличается компактностью и меньшей когерентностью. Предполагается, что это должно улучшить характеристики процессора. Однако, окончательные результаты будут видны лишь после будущих испытаний и экспериментов.

Завершение сборки и план проведения испытаний запланированы к концу 2024 года. Это важный шаг в развитии новых технологий вычислений и открывает перспективы для создания более эффективных вычислительных устройств на основе фотоники.

В НЦФМ активно разрабатывается образец фотонного процессора, который предназначен для реализации фотонной вычислительной машины класса "мегасайенс" к 2030 году. Этот проект нацелен на создание машины с рекордной производительностью, способной выполнять 10 в 21 степени операций в секунду. Такая "меганаучная" установка будет способна решать сложные прикладные задачи по обработке огромных массивов данных и давать новые фундаментальные результаты в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Уже сегодня специализированный фотонный процессор демонстрирует свою эффективность, позволяя распознавать огромные объемы данных в видеопотоках. Этот технологический прорыв открывает новые перспективы для развития вычислительной техники и исследований в области фотоники.

Применение фотонных процессоров в будущем может привести к созданию суперкомпьютеров, способных обрабатывать данные с невиданными ранее скоростями и точностью. Вместе с тем, развитие этой технологии требует серьезных инвестиций в научные исследования и инженерные разработки.

Аналоговая фотонная вычислительная система представляет собой инновационное решение, которое значительно ускоряет процесс анализа и распознавания объектов по сравнению с современными цифровыми нейросетями. Эта технология особенно полезна для оперативного анализа гиперспектральных данных, которые обычно имеют большой объем информации.

Важным достижением является надежность распознавания на уровне 93,75% в ходе первых экспериментов на демонстрационном образце. Это свидетельствует о потенциале системы для решения сложных задач в области обработки изображений и аналитики данных.

Дальнейший рост точности и надежности распознавания ожидается за счет улучшения компонентов, используемых в экспериментальном образце. Планируется, что опытный образец установки будет полностью готов к использованию к 2025 году. Внедрение данной технологии может привести к значительному улучшению процессов анализа данных и оптимизации работы в различных областях, требующих быстрого и точного распознавания объектов.

Источник и фото - ria.ru