9 ноября 2026 г.
Нейросеть обучили на оптоволокне: вычисления выполнили в петле длиной 200 м
По данным Токийского университета от 5 ноября, новая архитектура сократила вычисления и число обучаемых параметров до 90%.
Ученые Токийского университета и инженеры NTT использовали свет для вычислений нейросети. Электрический сигнал преобразовали в оптический, пропустили через оптоволоконную петлю и преобразовали обратно.
Обучение без пересчёта. При обычном обучении нейросети приходится сохранять и пересчитывать промежуточные результаты. Авторы разработали метод SS-DFA, который использует итоговую ошибку и сведения об устройстве системы без считывания промежуточных состояний. Архитектура single-map также убирает сложные внутренние соединения.
Не хотите разбираться сами? Внедряем ИИ в ваш бизнес: задачи без лимита, одна цена в месяц, отмена в любой момент.
Проверка на изображениях. Авторы проверили подход на MNIST и CIFAR-10, двух открытых наборах изображений, в физической установке и симуляциях. Качество сохранилось или улучшилось относительно более сложных нейросетей. При встраивании подхода в современные архитектуры исследователи сократили вычислительные ресурсы примерно на 40%.
Статья опубликована в Nature Computational Science. Код исследования доступен в Code Ocean под DOI 10.24433/CO.2443723.v1, а исходные данные графиков приложены к статье.
Для практических устройств исследователям предстоит уменьшить установку, повысить стабильность и наладить массовое производство.
Первоисточник