В США представили новую концепцию обработки большого массива данных. Для этого они используют модель на основе ИИ, которая работает с помощью света в виде ускорителя. Исследователи из Университета Джорджа Вашингтона и компании Optelligence LLC разработали оптический нейросетевой ускоритель, он может обрабатывать большие объемы информации — несколько петабайт в секунду.

Эта инновация, использующая массивный параллелизм, позволит улучшить сразу множество технологий, которые могут полагаться на оптическую обработку сигналов — автономные автомобили, 5G сети, центры обработки данных, медицинскую диагностику, безопасность данных.

Ученые объяснили, что современное оборудование, такое как графические процессоры и ускорители тензорных процессоров, частично решают проблему обработки большого массива данных, но они с трудом справляются с последовательной обработкой данных. Оптические альтернативы электронному оборудованию помогут ускорить процесс обучения за счет упрощения обработки информации не итерационным способом.

Чтобы добиться прорыва в оптической машинной системе обучения, исследователи заменили модуляторы пространственного света на цифровые зеркальные технологии, тем самым создав систему, которая в 100 раз быстрее. Неитерационная синхронизация и быстрая программируемость позволяет этой оптической машинной системе обучения превосходить даже самые современные графические процессоры в несколько раз.

В отличие от аналогов, где информация обрабатывается последовательно, в этом процессоре используется оптика Фурье, которая позволяет упрощать стандартные процессы нейронной сети, используя возможности цифрового зеркала.