В Китае создали фотонный чип для сверхбыстрых систем машинного зрения
Такой чип способен одновременно обрабатывать до 100 млрд пикселей.
Китайские физики создали фотонный чип, способный исполнять все ключевые математические операции, необходимые для работы систем машинного зрения, за рекордно короткое время и с минимальными затратами энергии по сравнению с кремниевой электроникой.
Существующие системы машинного зрения тратят по несколько миллисекунд на получение, обработку и анализ снимков, так как им приходится расходовать время на преобразование света в электронные сигналы. Новый чип способен исполнять все эти процессы за наносекунды за счет того, что вся обработка данных проходит напрямую на оптическом уровне.
Разработанный учеными фотонный чип представляет собой так называемый оптический параллельный вычислительный массив (OPCA), набор из множества оптических резонаторов, линз и других компонентов, которые позволяют использовать частицы света в качестве аналогов электрических импульсов в классических кремниевых микросхемах.
Проведенные исследователями расчеты показывают, что созданный ими чип способен одновременно обрабатывать до 100 млрд пикселей. При этом на обработку изображения тратится порядка шести наносекунд, что на шесть порядков меньше, чем тратят на эти же процедуры уже существующие полупроводниковые системы машинного зрения.
Так как каждый сенсорно-вычислительный элемент этого чипа является программируемым, их можно использовать для создания реконфигурируемых нейросетей, чьи одиночные звенья будут менять характер взаимодействия со светом в зависимости от входящих световых сигналов и весов настроек нейрона. Все эти ячейки соединены одной общей шиной, что позволяет проводить все стадии по обработке данных только при помощи фотонов.
Используя этот чип, ученые подготовили несколько нейросетей, способных распознавать рукописный текст и выявлять определенные типы объектов на фотоснимках и других изображениях. Успешное решение этих задач открывает дорогу для создания компактных фотонных чипов для автономных систем машинного зрения, которые можно было бы встраивать в смартфоны и другие гаджеты.
Источник: nauka.tass.ru
