Оптическое волокно из особого материала может стать основой компьютеров, которые "думают" как люди - «Наука и технологии»

Исследователи из университета Саутгемптона (University of Southampton) и Технологического университета Нанянга (Nanyang Technological University, NTU), Сингапур, обнаружили, что волоконная оптика, изготовленная из особого оптического материала, может использоваться для создания широкополосных искусственных нейронов, которые во многих чертах идентичны их биологическим аналогам. Используя данную технологию должным образом, можно создать чипы, которые станут основой компьютеров, которые могут думать и обучаться также, как это делают люди.

Человеческий мозг способен очень быстро обрабатывать огромное количество информации, затрачивая на это энергию, не превышающую 20 Вт. К сожалению, даже самые мощные современные суперкомпьютеры проигрывают мозгу во многих отношениях, что является следствием наличия узких мест в архитектуре вычислительных систем. Эти узкие места ограничивают скорости передачи и обработки информации, и для моделирования работы участков мозга даже в режиме замедленного времени требуется в миллионы раз большая энергия, чем требуется мозгу для выполнения тех же самых операций.

Одним из перспективных способов преодоления проблемы узких мест вычислительной архитектуры является создание новой архитектуры компьютеров, которые работают на принципах работы головного мозга и которые способны думать и обучаться как человек. Это направление уже оформилось в виде так называемых нейроморфных вычислений, новой дисциплины, в которой работа электронных цепей подражает биологическим процессам, происходящем в мозге.

В свое время многие группы ученых и инженеров производили попытки, порой вполне удачные, создания нейроморфных процессоров и специализированных чипов. Но все они полагались лишь на чистую электронику. Группа, возглавляемая профессором Чезаре Сочи (Prof. Cesare Soci) из NTU, нашла, что стекло, изготовленное с применением серосодержащих соединений, может использоваться для созданий нейроморфных чипов, основанных на принципах волоконной оптики. Используя такой подход можно существенно расширить полосу пропускания данных и уменьшить расход энергии до уровня, а может и меньше уровня расхода энергии биологическими нейронами.