Российские ученые разработали дизайн базовой ячейки сверхпроводниковых нейронных сетей
Физики Университета Лобачевского представили модель сверхпроводникового нейрона.
Разработанный российскими учеными прототип базовой ячейки сверхпроводниковых нейронных сетей примечателен низкой энергозатратностью и повышенной производительностью.
По данным ученых, нейрон потребляет в сто раз меньше энергии по сравнению с полупроводниками, а его производительность может быть выше в 10–100 раз в зависимости от конфигурации нейрона.
В основе разработки, в которой приняли участие ученые из лаборатории теории наноструктур НИФТИ ННГУ, МГУ имени М.В. Ломоносова и Московского технического университета связи и информатики, лежит использование макроскопических квантовых эффектов в наноструктурах из сверхпроводниковых материалов ― это необходимо для анализа больших массивов данных, компьютерного зрения и оптимизации вычислений.
Благодаря сверхпроводниковой адиабатической логике физикам удалось добиться высокой производительности и низких энергозатрат прототипа. Известно, что это самый эффективный способ передачи данных в нейросети на сегодняшний день.
Отдельное преимущество ― нейросеть разгоняется практически без выделения тепла, за счет чего увеличивается количество передаваемой информации и полезной энергии. Кроме этого, сверхпроводниковые нейронные сети значительно меньше в размерах по сравнению с полупроводниковыми аналогами.
Разработка нейросети такого типа идет с 2015 года. За это время физики провели детальные расчеты параметров работы и функций активации сверхпроводниковой нейронной сети, также известной как персептрон. Такая модель наиболее эффективно работает в системах распознавания визуальных образов.
Исследователи считают, что сверхпроводниковые нейроны найдут применение практически в любой сфере ― будь то инструменты борьбы с киберпреступностью или системы распознавания космических объектов.
На сегодняшний день ученые активно работают над моделями квантового интеллекта, а именно создание «квантового нейрона» и «квантовой нейронной сети».
