В СПбГУ создали нейросеть, имитирующую мозг

Физики из Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ) представили новую архитектуру для создания ультрабыстрых нейроморфных нейросетей, имитирующих работу человеческого мозга.

Разработка, основанная на двумерных решетках «световых капель», показала высокую эффективность в распознавании рукописных цифр и голосовых команд, превосходя аналогичные системы по скорости и энергопотреблению.

Ключевым элементом новой нейросети являются бозонные конденсаты экситон-поляритонов (или просто «поляритоны») — частицы, образованные при взаимодействии фотонов и экситонов в полупроводниках. Благодаря своим уникальным свойствам, поляритоны иногда называют «квантами жидкого света». Об этом сообщила «Газета.Ру».

«Когда поляритоны собираются вместе, они могут образовать особое коллективное состояние — конденсат Бозе-Эйнштейна. Если два таких конденсата находятся рядом, они начинают обмениваться частицами и создают узор из светлых и темных полос», — пояснил главный научный сотрудник Алексей Кавокин.

Новая архитектура относится к классу бинарных нейросетей (BNN), которые работают с двоичными входными и выходными сигналами нейронов. BNN отличаются от традиционных нейросетей, оперирующих непрерывными переменными, более высокой скоростью обработки информации, меньшим объемом требуемой памяти и низким энергопотреблением. Это делает их особенно перспективными для использования в устройствах с ограниченными энергетическими ресурсами, таких как устройства интернета вещей и системы периферийных вычислений, где скорость и эффективность важнее высокой точности.

Кроме того, предложенная разработка позволяет обойти ограничения архитектуры фон Неймана, используемой в традиционных компьютерах и нейросетях. В архитектуре фон Неймана данные и программы хранятся в общей памяти, а обработка информации происходит последовательно через центральный процессор, что приводит к замедлению обмена данными и увеличению энергопотребления. Нейросеть на «квантах жидкого света» имитирует работу мозга, что позволяет значительно ускорить процесс обработки информации.