Тензорные вычисления используются при обработке многомерных данных. Они позволяют единовременно описывать сложные объекты. Когда нейросети распознают фото или видео, они анализируют весь объем данных как единый тензор.
По словам руководителя научной работы, доктора Юйфэн Чжана, метод производит те же операции, что и современные графические процессоры, но делает это принципиально иным методом. Вместо электронных цепей исследователи использовали физические свойства света для одновременного выполнения множества вычислений.
Данные кодируются в амплитуду и фазу световых волн, превращая числа в физические свойства оптического поля, а математические операции выполняются естественным образом при взаимодействии световых полей. Выводы опубликованы в научном журнале Nature Photonics.
Для наглядности Чжан предложил представить таможенного офицера, который должен проверять каждую посылку несколькими приборами. Обычная обработка происходит последовательно, тогда как оптический метод объединяет все посылки и приборы одновременно. Специальные «оптические крюки» соединяют каждый вход с правильным выходом, позволяя за один проход света мгновенно выполнить все проверки и сортировку параллельно.
Ключевое преимущество подхода — его пассивность. Вычисления происходят естественным образом при распространении света, не требуя активного управления или электронных переключателей. По словам ученых, метод реализуем на почти любой оптической платформе.
По консервативным оценкам, технология может быть интегрирована в платформы крупных компаний в течение 3−5 лет, что создаст новое поколение оптических вычислительных систем и значительно ускорит выполнение сложных задач ИИ в самых разных областях — от распознавания изображений до обработки естественного языка.
Ранее Наука Mail рассказывала о первой сети квантовых датчиков для космоса с рекордной точностью.
