Российские ученые находятся на пороге значительного прорыва в области вычислительных технологий. В августе этого года начнется сборка экспериментального образца фотонного процессора, способного обрабатывать информацию в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей.
Об этом сообщил РИА Новости Роман Скиданов, профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета имени Королёва и участник проекта.
Проект реализуется в рамках научной программы Национального центра физики и математики (НЦФМ) при поддержке госкорпорации "Росатом". Уникальность разрабатываемого процессора заключается в использовании фотонной компонентной базы, где информация передается не электронами, а фотонами - частицами света.
Скиданов отметил, что проект продвигается по плану, и в настоящее время все основные элементы экспериментального образца уже изготовлены. Ожидается, что сборка и испытания будут завершены до конца 2024 года. Интересно, что в ходе работы было принято решение использовать более компактный лазер диодного типа с меньшей когерентностью, что должно улучшить характеристики процессора.
Разработка фотонного процессора является частью более масштабного проекта по созданию фотонной вычислительной машины класса "мегасайенс" к 2030 году. Предполагается, что эта машина достигнет рекордной производительности в 10 в 21 степени операций в секунду. Такая мощность позволит решать сложные задачи по обработке больших массивов данных и получать фундаментальные результаты в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Уже сейчас специализированный процессор демонстрирует впечатляющие результаты в распознавании огромных массивов данных в объемных видеопотоках. Аналоговая фотонная вычислительная система способна анализировать и распознавать объекты в сотни раз быстрее, чем современные цифровые нейросети на основе традиционных полупроводниковых компьютеров.
Особую ценность эта технология представляет для оперативного анализа гиперспектральных данных, которые изначально являются значительными по объему массивами информации. В ходе первых экспериментов на демонстрационном образце надежность распознавания составила 93,75%. Ожидается, что точность и надежность распознавания у экспериментального образца возрастут благодаря использованию компонентов с улучшенными характеристиками.
Проект имеет большое значение для развития отечественных высокотехнологичных разработок. Создание фотонного процессора и последующей вычислительной машины на его основе может вывести Россию в лидеры в области обработки больших данных и искусственного интеллекта. Это открывает широкие перспективы для применения технологии в различных отраслях, от научных исследований до промышленности и обороны.
По планам разработчиков, опытный образец установки должен быть готов к 2025 году. Это станет важным шагом на пути к созданию полноценной фотонной вычислительной машины класса "мегасайенс" к 2030 году. Успешная реализация проекта может стать катализатором для развития новых направлений в области вычислительной техники и информационных технологий в России.
Материал для подзарядки дронов лазером во время полета создали в Китае
Китайскими физиками разработан новый материал на основе перовскитов и наночастиц из сурьмы и селена, способный максимально эффективно преобразовывать излучение зеленого лазера в электроэнергию. Что даёт возможность подзарядки аккумуляторов беспилотников непосредственно…
Acta Psychologica: Видеоигры неожиданным образом способны приносить пользу здоровью
Занятие видеоиграми нередко воспринимается как пагубная привычка. Однако у этого увлечения есть и положительная сторона: оно обеспечивает небольшой, но статистически заметный рост когнитивных функций, особенно — рабочей памяти. К такому…
Материал для одежды научили сохранять свойства после переработки
Около 80% изделий из текстиля включают волокна разного состава и поэтому непригодны для вторичной переработки. Инженерами американского Массачусетского технологического института разработана пряжа из пластика, традиционно используемого при изготовлении бутылок для …
Пострадавший, пожар в сортировочном центре Wildberries и 475 БПЛА. Последствия атак ВСУ на российские регионы
Средства ПВО в течение прошедшей ночи перехватили и уничтожили 475 украинских беспилотников над российскими регионами, а также акваториями Черного и Азовского морей, сообщили в Минобороны РФ. В Тульской области в…
Шуваев: за сутки в Белгородской области при атаках ВСУ пострадали 18 человек
ВСУ атаковали территорию Белгородской области почти 140 раз за прошедшие сутки. В результате 18 мирных жителей ранены, сообщил врио губернатора региона Александр Шуваев в "Максе". "За минувшие сутки ВСУ 137…
Поражены логистические центры в Киеве и области. Что известно о новом ударе ВС России по целям на Украине
ВС России ночью нанесли массированный удар по целям на Украине. Поражены транспортно-логистические и распределительные центры в Киеве и области, задействованные в доставке военных грузов, а также три сухогруза у Одессы,…
«Большая крокодила» из Израиля вскрывает проблему границ допустимого
Дискуссия о рве с крокодилами для охраны израильских тюрем – это пример того, как быстро мы двигаемс...
Мир испытывает острую нехватку речного песка, и это огромная проблема
Во всем мире промышленная добыча песка приводит к извлечению речных отложений гораздо, гораздо быстр...
Этот сайт использует файлы «cookie» с целью повышения удобства его использования. Во время посещения сайта вы соглашаетесь с тем, что мы обрабатываем ваши персональные данные с использованием сервиса «Яндекс. Метрика». Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности.
Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций
(Роскомнадзор). Реестровая запись от 07.06.2022 серия ЭЛ № ФС 77 – 83392. При использовании, полном или частичном
цитировании материалов planet-today.ru активная гиперссылка обязательна. Мнения и взгляды авторов не всегда совпадают с
точкой зрения редакции. На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии
предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей
сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)".