В основе многих ИИ-систем лежат нейронные сети, которые, как и человеческий мозг, состоят из множества связанных узлов. Пока их чаще всего реализуют на электронике, но у этого подхода есть проблема: огромное энергопотребление. Ученые ищут альтернативы, и одна из самых перспективных — оптические нейронные сети, где вычисления происходят с помощью света.

Результаты опубликованы в издании Nanophotonics.

Главная сложность в создании таких сетей — нелинейность. В электронных системах ее обеспечивают специальные функции активации (например, ReLU или сигмоиду), но в оптике это сделать сложнее. Группа исследователей из Института науки о свете Макса Планка, Ганноверского университета имени Лейбница и MIT нашла решение: они впервые реализовали полностью оптическую функцию активации, используя звуковые волны.

Как это работает

• Свет проходит через оптоволокно, взаимодействуя с акустическими волнами.
• В зависимости от интенсивности света меняются его свойства — это и есть нелинейное преобразование.
• Ученые показали, что так можно имитировать разные функции активации — ReLU, сигмоиду и даже более сложные варианты.

Наша система не требует перевода сигнала в электронный вид, что ускоряет вычисления и экономит энергию, — объясняет Григорий Слинков, один из авторов исследования.

Его коллега Стивен Бекер добавляет:

Мы можем настраивать функцию под конкретную задачу — это открывает новые возможности для оптических нейросетей.

Технология совместима с существующими оптическими системами, включая чипы, и позволяет обрабатывать данные на разных частотах одновременно.

Это важный шаг к созданию энергоэффективного ИИ, который сможет решать сложные задачи быстрее и с меньшими затратами.

Этот прорыв решает ключевую проблему фотонных вычислений — нехватку эффективных нелинейных элементов. Звуковые волны становятся «переводчиком» между светом и нужной математической функцией, причем без потерь на конвертацию в электричество. В перспективе это ускорит разработку оптических нейросетей для:

• Молниеносной обработки данных в реальном времени (например, в беспилотниках).
• Снижения энергопотребления дата-центров, где сегодня «съедают» мегаватты ИИ-модели вроде ChatGPT.
• Создания гибридных систем, где свет и электроника работают вместе, усиливая друг друга.

Ранее ученые уже создали эффективные оптические нейросети.