В Китае создали оптический чип, который «думает» на скорости света
Команда инженеров из Университета Цинхуа (Tsinghua University) создала оптический вычислительный модуль, который извлекает ключевые признаки из потока данных со скоростью 12,5 гигагерца — это первое устройство на дифракционном операторе, превысившее 10-гигагерцовый предел. Разработка получила название OFE2 (Optical Feature Extraction Engine) и объединяет два компонента — модуль подготовки данных и дифракционный оператор, где вычисления выполняются не электрическими сигналами, а световыми волнами.
Дифракционный оператор — это тонкая пластинчатая структура, которая выполняет математические операции при прохождении через неё когерентного (согласованного по фазе) света. Он действует как аналог матричного умножения: волновой фронт света, проходя через материал с заданным распределением показателя преломления, преобразуется в новую картину интенсивности, из которой можно извлечь признаки входного сигнала. Таким образом, устройство превращает свет в инструмент вычислений, а не просто в носитель информации.
Главная инженерная трудность заключалась в сохранении стабильности когерентного света при скоростях выше 10 ГГц. Для этого авторы интегрировали на кристалле кремний-на-изоляторе систему управляемых делителей мощности и линий задержки, которые разделяют входной поток данных на несколько синхронных ветвей и выравнивают их по фазе. Такой подход позволил подавить фазовые колебания, возникающие в оптоволокне, и тем самым обеспечить устойчивость оптических вычислений.
После подготовки сигнала волны проходят через дифракционный оператор. Изменяя фазу света в параллельных ветвях, можно смещать максимум интенсивности («световое пятно») между выходными портами, а значит, выделять в сигнале характерные изменения — например, границы объектов на изображении или «подсвечивать» резкие скачки цен в алгоритмах. Этот процесс фактически соответствует операции выделения признаков, используемой в нейросетях.
Скорость вычислений впечатляет: одно матричное умножение занимает менее 250,5 пикосекунды — это минимальная задержка среди всех известных оптических процессоров. Общая задержка всей системы — 82,2 наносекунды — на 12 наносекунд меньше, чем у сопоставимых цифровых схем на FPGA. При этом энергоэффективность устройства достигает 2,06 триллиона операций в секунду на ватт, а энергозатраты на одно вычисление — всего 9,7 пикоДж.
Учёные продемонстрировали работу OFE2 на нескольких типах задач. При обработке изображений чип выделял края объектов и создавал две дополняющие друг друга карты признаков — с эффектом барельефа и гравировки. Подключенная к ним нейросеть повышала точность классификации рукописных цифр (датасет MNIST) до 95 %, что на 2,5 % больше, чем в базовой версии, при меньшем числе электронных параметров. В задаче сегментации органов на КТ-снимках точность выросла на 1,1 %, что эквивалентно 215 пикселям на изображение.
Затем OFE2 проверили в задаче финансового анализа — так называемой «стратегии золотого квантования». На вход подавалась серия котировок золота за 1978–2023 годы, а устройство, обучаясь на этих данных, генерировало сигналы «покупать» или «продавать» в зависимости от тенденции. После 150 циклов оптимизации модуль обеспечил устойчивую прибыльность и показал линейную корреляцию между тренировочными и тестовыми результатами.
В перспективе подобные системы могут разгрузить электронные нейросети, выполняя самые ресурсоёмкие этапы анализа в оптическом домене. Это позволит создавать гибридные ИИ-архитектуры для задач, где время реакции критично — от медицинской диагностики до высокочастотной торговли.
