Учёные создали оптический метод, который выполняет сложные вычисления для ИИ со скоростью света

Учёные из Аалтоского университета (Aalto University, Финляндия) разработали метод выполнения математических операций, лежащих в основе искусственного интеллекта, используя всего один импульс света. Технология позволяет проводить вычисления без электроники, обещая резкое ускорение ИИ-систем и сокращение их энергопотребления.

Тензорные операции — сложные математические действия, необходимые для работы нейросетей, — сегодня выполняются графическими процессорами (GPU). Они требуют последовательных вычислений, что ограничивает скорость и эффективность. Новая методика заменяет электронику светом: данные кодируются в амплитуду и фазу световых волн, а их взаимодействие автоматически производит расчёты.

«Наш метод выполняет те же операции, что и современные GPU, например, свёртки или слои внимания, но со скоростью света, — объясняет доктор Юфэн Чжан (Yufeng Zhang), ведущий автор работы. — Мы используем физические свойства света для одновременного выполнения множества вычислений».

Ключевое преимущество подхода — параллелизм.

Технология работает пассивно: вычисления происходят естественным путём при прохождении света через оптическую систему, без дополнительного контроля. Это позволяет интегрировать её в фотонные чипы, которые уже используются, к примеру, в телекоммуникациях.

«Метод совместим почти с любой оптической платформой, — говорит профессор Чжипей Сунь (Zhipei Sun), руководитель группы фотоники. — Следующий шаг — внедрение этой вычислительной схемы в фотонные чипы для выполнения сложных задач с минимальным энергопотреблением».

По оценкам авторов, технология может быть адаптирована для коммерческого использования в течение 3–5 лет. Это открывает путь к созданию фотонных процессоров, способных ускорить работу ИИ в таких областях, как обработка изображений, анализ языка и автономные системы.

Разработка устраняет главные ограничения современных ИИ-систем: высокое энергопотребление и скорость вычислений. В перспективе она позволит создавать компактные, экологичные устройства для задач, которые сегодня требуют суперкомпьютеров — от медицинской диагностики до климатического моделирования. Учёные уже ведут переговоры с технологическими компаниями о внедрении метода в существующие платформы.