Российские ученые предложили новый способ улучшения нейросетей20.08.2025 12:31

Сотрудники Университета ИТМО разработали искусственную систему оптического синапса, основанную на широко распространенном природном полупроводнике — оксиде меди (минерал тенорит). Кристаллический материал проявляет аналогичное синапсам мозга поведение при воздействии лазера, говорится на сайте Десятилетия науки и технологий в России.

Ученые утверждают, что разработанная ими технология способна послужить базой для создания принципиально новых процессоров, копирующих функционирование биологической нервной системы. Эти устройства позволят существенно ускорить обработку данных и тренировку искусственных нейронных сетей, одновременно снизив затраты энергии.

При взаимодействии с лазерным лучом кристалл тенорита демонстрирует реакцию, сходную с поведением биологического синапса при получении нейромедиаторов. Электрическая активность кристалла усиливается пропорционально частоте воздействия света. В частности, многократная вспышка лазера за короткий период вызывает значительно больший отклик, тогда как редкие импульсы приводят лишь к слабым электрическим сигналам.

Использование кристаллов тенорита в компьютерных системах создаст условия для реализации принципов функционирования биологических нейронных сетей. Обучение ИИ-моделей станет аналогичным процессу усвоения информации человеком. Данные перестанут представляться классическими бинарными значениями, а станут фиксироваться изменениями уровня электрической активности искусственных синапсов. Все этапы обработки данных смогут протекать непосредственно внутри одного кристалла. Благодаря этому вычислительная мощность возрастет, потребление ресурсов сократится. Результат: значительное повышение скорости и эффективности процессов машинного обучения, хранения, шифрования и обмена информацией.

Специалисты протестировали искусственные синапсы, применив кристаллы для тренировки нейросети. Алгоритм должен был распознать рукописные цифры на изображениях. После всего трех циклов обучения точность решения задачи достигла впечатляющих 95%.