Алгоритм для обучения ИИ на фотонных и нейроморфных чипах создали в России Российские учёные разработали подход, позволяющий обучать гибридные нейросети с использованием альтернативных вычислительных систем — фотонных, нейроморфных и аналоговых чипов. Сегодня такие чипы решают лишь отдельные задачи и не могут полностью взять на себя обучение нейросетей. Решение — гибридные системы: основную часть операций выполняют классические микрочипы, а самые частые вычисления берёт на себя специализированный сопроцессор. Исследователи из AIRI, Центра квантовых технологий Сбербанка и «Сколтеха» создали алгоритм, который обучает такие сети даже без доступа к внутренним градиентам сопроцессора. Подход проверили на шести цифровых моделях фотонных слоёв и трёх классах задач. ▪️Расчёты показали: точное знание того, что происходит внутри каждого компонента, не требуется. Наблюдения за реакцией устройства на случайные изменения вместе с приближённой моделью сопроцессора дают результаты, близкие к полностью цифровым базовым моделям. ☝️В перспективе гибридные системы найдут применение в дата-центрах для обучения больших моделей и в устройствах с жёсткими требованиями к скорости и энергопотреблению. 👻 Мы в Max 📲 Подпишитесь на Электричку