Линзы Френеля на чипе. Как технология из маяков XIX века помогает ускорить искусственный интеллект XXI века

Искусственный интеллект всё глубже проникает в повседневные технологии — от систем распознавания лиц до переводческих сервисов. Но работа современных моделей требует колоссальных затрат энергии , и именно вопрос энергоэффективности становится главным ограничителем для их дальнейшего роста.

Учёные Университета Флориды предложили решение: новый чип , который использует не только электричество, но и свет для выполнения одной из самых ресурсоёмких задач машинного обучения.

Основой разработки стали свёрточные операции — математические вычисления, позволяющие алгоритмам распознавать закономерности в изображениях, видео и текстах. Именно они занимают львиную долю ресурсов при работе нейросетей. В новой архитектуре исследователи встроили оптические элементы прямо в кремниевую подложку. Лазерный луч и микроскопические линзы выполняют свёртки быстрее и при этом требуют значительно меньше энергии.

«Возможность проводить ключевые вычисления машинного обучения почти без энергозатрат — это настоящий прорыв, необходимый для наращивания возможностей ИИ в ближайшие годы», — отметил руководитель проекта профессор Волкер Й. Зоргер, возглавляющий кафедру фотоники полупроводников Университета Флориды.

Прототип уже показал практическую работоспособность: в тестах он классифицировал рукописные цифры с точностью около 98 процентов, что сопоставимо с обычными электронными чипами.

В основе системы лежат две пары линз Френеля — ультратонкие плоские структуры, похожие на те, что используются в маяках, но каждая тоньше человеческого волоса. Линзы выгравированы на чипе стандартными методами полупроводниковой индустрии. При вычислениях данные преобразуются в лазерное излучение, проходят через линзы, где выполняется математическое преобразование, а затем результат возвращается в цифровую форму для обработки ИИ-моделью.

«Впервые такие оптические вычисления были реализованы на чипе и напрямую применены к нейросетям», — подчеркнул соавтор работы Хангбо Ян, профессор-исследователь и участник группы Зоргера.

Одним из ключевых преимуществ стала возможность параллельной обработки потоков данных. Для этого команда применила мультиплексирование по длинам волн: разные лазеры разных цветов могут одновременно проходить через линзы, выполняя сразу несколько операций. Такой подход серьёзно повышает производительность системы.

В проекте участвовали специалисты из Florida Semiconductor Institute, Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и Университета Джорджа Вашингтона. По словам Зоргера, ведущие компании вроде NVIDIA уже используют оптические компоненты в своих системах ИИ, а значит, переход новой технологии к коммерческим решениям может пройти относительно быстро.

«В ближайшем будущем оптические элементы станут частью каждого ИИ-чипа, который используется ежедневно. А оптические вычисления для искусственного интеллекта — следующий шаг», — отметил Зоргер.

Таким образом, новая разработка обещает существенно сократить энергопотребление при сохранении высокой точности вычислений. Если технология выйдет за пределы лаборатории, световые чипы могут стать основой для множества привычных ИИ-инструментов, от офисных приложений до систем управления производством.