Подходы фотоники для реализации нейроморфных вычислений

Musorin, A.I.; Shorokhov, A.S.; Chezhegov, A.A.; Baluyan, T.G.; Safronov, K.R.; Chetvertukhin, A.V.; Grunin, A.A.; Fedyanin, A.A.

Авторы: Musorin Alexander I., Shorokhov Aleksandr S., Chezhegov Alexander A., Baluyan Tigran G., Safronov Kirill R., Chetvertukhin Artem V., Grunin Andrey A., Fedyanin Andrei A.
Журнал: Успехи физических наук
Том: 193
Номер: 12
Год издания: 2023
Издательство: ФГБУ "Издательство "Наука"
Местоположение издательства: Москва
Первая страница: 1284
Последняя страница: 1297
DOI: 10.3367/ufnr.2023.07.039505
Аннотация: Физические ограничения скорости работы электронных устройств заставляют искать альтернативные способы обработки информации. Последние несколько лет развивается нейроморфная фотоника — раздел фотоники, объединяющий физику оптических и оптоэлектронных устройств с математическими алгоритмами искусственных нейронных сетей. Подобный симбиоз позволяет решать определенные классы вычислительных задач, в частности некоторые задачи искусственного интеллекта, с большей скоростью и высокой энергоэффективностью по сравнению с электронными устройствами на архитектуре фон Неймана. В настоящей статье рассмотрены оптические аналоговые вычисления, фотонные нейронные сети, способы перемножения матриц оптическими средствами, обсуждаются преимущества и недостатки существующих подходов. Ключевые слова: нейроморфная фотоника, искусственный интеллект, машинное обучение, резервуарные вычисления, матрично-векторное умножение, фотонные вычисления, нейронные сети, оптический сопроцессор, фотонные тензорные вычисления, оптическое Фурье-преобразование, интегральная фотоника, интерферометр Маха—Цендера, кольцевые резонаторы, волноводы.
Добавил в систему: Мусорин Александр Игоревич

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ИПМех РАН
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА

ИПМех РАН

Подходы фотоники для реализации нейроморфных вычисленийстатья

Прикрепленные файлы