В России соберут экспериментальный фотонный процессор

Этот проект является результатом совместной работы ученых из различных областей, включая физику, математику и кибернетику.

Сборка экспериментального образца российского фотонного процессора, о которой сообщил профессор Роман Скиданов, является ключевым этапом в реализации проекта. Важно отметить, что создание такого устройства потребовало совмещения передовых технологий в области фотоники и компьютерных наук.

По словам Скиданова, настоящий момент отличается высокой степенью готовности основных элементов экспериментального образца. Сборка корпуса фотонного процессора начнется в августе и планируется завершить до конца текущего года. Этот проект открывает новые перспективы в области вычислительной техники и может привести к революционным изменениям в сфере информационных технологий.

В рамках научной программы Национального центра физики и математики (НЦФМ), реализуемой при поддержке госкорпорации "Росатом", специалистами Самарского университета имени Королева был создан демонстрационный образец процессора. Этот процессор, основанный на новой фотонной компонентной базе, передает информацию частицами света (фотонами), в отличие от электронов, используемых в обычных вычислителях.

Принято решение применить в экспериментальном образце другой лазер – диодного типа, который более компактный и обладает меньшей когерентностью. Это изменение должно улучшить характеристики процессора, но конечный результат будет виден только после будущих испытаний и экспериментов.

Согласно заявлению, завершить сборку и провести испытания планируется до конца 2024 года. Это означает, что в ближайшем будущем мы сможем увидеть, насколько успешным окажется использование нового диодного лазера в процессоре, работающем на основе фотонной компонентной базы.

Фотонный процессор - это инновационное устройство, разработанное с целью создания фотонной вычислительной машины класса "мегасайенс" к 2030 году в НЦФМ. Этот проект нацелен на достижение рекордной производительности в 10 в 21 степени операций в секунду, что позволит решать сложные задачи обработки данных и добиваться значимых результатов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Уже сегодня специализированный фотонный процессор способен обрабатывать огромные объемы данных в видеопотоках, открывая новые возможности для науки и технологий.

Фотонные процессоры представляют собой инновационные устройства, способные работать на основе света и обеспечивать высокую скорость обработки информации. Важной особенностью таких устройств является их энергоэффективность, что позволяет снизить энергопотребление и повысить производительность вычислений. Кроме того, фотонные процессоры имеют широкий спектр применения, начиная от обработки данных и до развития искусственного интеллекта.

Одним из ключевых преимуществ фотонных процессоров является их способность обрабатывать информацию параллельно, что обеспечивает высокую скорость выполнения задач. Благодаря этому, фотонные процессоры могут быть эффективно использованы в различных областях, где требуется быстрая обработка больших объемов данных. В перспективе развития технологий фотонные процессоры могут стать основой для создания еще более мощных и интеллектуальных систем.

Аналоговая фотонная вычислительная система представляет собой инновационное решение, которое значительно ускоряет процесс анализа и распознавания объектов по сравнению с современными цифровыми нейросетями. Это открывает новые перспективы для оперативного анализа гиперспектральных данных, которые изначально имеют большой объем информации.

Одной из ключевых особенностей системы является высокая надежность распознавания, которая в ходе первых экспериментов на демонстрационном образце достигла уровня 93,75%. Это говорит о потенциале технологии и возможности ее дальнейшего усовершенствования.

Дальнейшее улучшение точности и надежности распознавания планируется за счет подбора компонентов с улучшенными характеристиками. Ожидается, что опытный образец установки будет полностью готов к использованию к 2025 году, что откроет новые горизонты в области анализа и обработки больших объемов данных.

Источник и фото - ria.ru