Свет вместо тока: оптический чип считает со скоростью света

1 мин
Sved, J, Song, S, Li, L. et al. Inverse-designed nanophotonic neural network accelerators for ultra-compact optical computing. Nat Commun 17, 1059 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-68648-1
Исследователи из Сиднейского университета создали ультракомпактный нанофотонный чип, который выполняет нейросетевые вычисления с помощью света. Устройство меньше толщины человеческого волоса прошло проверку: оптическая нейросеть с точностью 90% классифицировала десятки тысяч медицинских снимков из датасета MedNIST.

Архитектура представляет собой лабиринт из кремния и диоксида кремния. Данные кодируются в амплитуду световой волны на длине 1550 нм, волны интерферируют внутри кристалла и на выходе система выдает вероятности по классам. Такой подход позволил добиться внушительной вычислительной плотности — около 400 миллионов параметров на квадратный миллиметр. Веса нейросети вытравлены в геометрии устройства, обеспечивая вычисления прямо в памяти.

Правда, запустить на таком кристалле языковую модель или поиграть в игру не получится. Он обучается в симуляторе один раз, после чего алгоритм фиксируется в стекле и кремнии на заводе. Чтобы сменить задачу, придётся печатать новый кристалл. Кроме того, устройство очень капризно в производстве. Подобные чипы нужны там, где требуется мгновенная, стабильная реакция на огромном потоке данных без обращения к серверам и с околонулевым энергопотреблением — например, для интеграции машинного зрения в медицинские сканеры.

Ждать его на полках магазинов пока не приходится. Чтобы технология пошла в B2B-сегмент и дата-центры, инженерам предстоит решить задачи масштабирования, интегрировать фотонику в современную цифровую инфраструктуру, научиться быстро и без потерь переводить нули и единицы в оптический сигнал и обратно и справиться с рядом других проблем.