Ученые нашли способ снизить энергопотребление ИИ

Для решения проблемы ученые разрабатывают нейроморфные компьютеры, имитирующие работу мозга на физическом уровне. Фотоника — один из самых перспективных вариантов, ведь свет позволяет выполнять вычисления параллельно и сверхбыстро. Однако внедрение нейросетей на основе света тормозилось двумя проблемами: требовалась высокая мощность лазера и отсутствовал эффективный метод обучения таких сетей.

Немецкие физики нашли решение обеих задач. Они предложили кодировать входной сигнал не интенсивностью света, а его пропускной способностью. Благодаря этому не нужно использовать сложные физические процессы, требующие мощного лазера.

Ученые также предложили простой способ обучения сети. Послать свет через систему и проанализировать прошедший свет, что позволит оценить результат работы сети и получить всю необходимую информацию для обучения. В компьютерных моделях ученые доказали, что их сеть классифицирует изображения с такой же точностью, как и цифровые аналоги.

В будущем физики планируют совместно с инженерами воплотить свою идею в реальность. Простота метода позволит использовать его в различных физических системах, открывая путь к созданию энергоэффективных обучаемых нейросетей.