Фотонные чипы для нейросетей умеют быстро перемножать матрицы — но для одного ключевого шага им до сих пор нужна электроника. Физики из Пенсильванского университета под руководством Бо Чжэня нашли способ убрать это узкое место. Они создали гибридную частицу, которая переключает оптический сигнал, затрачивая около 4 фемтоджоулей — на порядки меньше, чем нужно, чтобы на долю секунды зажечь крошечный светодиод.
Фотонные AI-чипы уже умеют делать линейные операции — фотоны летят быстро, не греются и не мешают друг другу, поэтому умножение матриц на оптике получается энергоэффективным и быстрым. Но у нейросетей есть и нелинейные шаги — функции активации, те самые "если больше порога — пропускай, если меньше — отсекай". Без них сеть не способна находить сложные закономерности и по сути сводится к одному большому умножению. Проблема в том, что фотоны почти не взаимодействуют друг с другом: именно поэтому они так хороши для передачи данных и так плохи для принятия "решений". Чтобы выполнить нелинейный шаг, сигнал приходится конвертировать обратно в электричество, прогнать через электронику и снова превратить в свет. Эти постоянные переключения съедают весь выигрыш в скорости и энергии.
Группа Чжэня решила проблему, скрестив фотон с экситоном — получившаяся гибридная частица называется экситон-поляритон. Она сохраняет скорость фотона, но при этом умеет взаимодействовать с окружением — а значит, переключать сигнал. Для этого исследователи поместили атомарно тонкий слой селенида молибдена в наноразмерный оптический резонатор из нитрида кремния. Резонатор сжимает свет в объем примерно 0,05 кубического микрометра — на несколько порядков меньше, чем в обычных конструкциях. Чем теснее "клетка" для света, тем сильнее он связывается с материей и тем мощнее нелинейный отклик. Результат — полностью оптическое переключение сигнала с рекордно низкой энергией. По словам команды, это новый рекорд для двумерных экситон-поляритонных систем.
Если технологию удастся масштабировать, фотонные чипы смогут обрабатывать данные напрямую — например, с камер — без постоянной конвертации между светом и электричеством. Это может заметно снизить энергопотребление больших AI-систем. Есть и символический контекст: ровно 80 лет назад в том же Пенсильванском университете Преспер Эккерт и Джон Мокли построили ENIAC — первый универсальный электронный компьютер. Тогда Penn запустил эпоху вычислений на электронах. Теперь тот же университет предлагает от электронов уйти.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
