Фонд «Интеллект»
Фонд «Интеллект»
Лаборатория нейроморфной фотоники переходит к экспериментальных исследованиям в области оптических вычислений в свободном пространстве, созданию элементов будущих интегральных фотонных типов и исследованию их оптических свойств с точки зрения определения потенциальной производительности и энергоэффективности. Все это стало возможно благодаря оборудованию, закупленному фондом «Интеллект».
Сегодня созданием нейроморфных систем занимаются ученые, технологические компании и стартапы со всего мира. Такое повышенное внимание к теме неслучайно: это направление считается одним из ключевых в области искусственного интеллекта. Решая вопросы ускорения вычислительных возможностей и энергоэффективности в контексте решений задач искусственного интеллекта, ученые также обращают свой взгляд на нейроморфную фотонику. С некоторыми задачами ускорения фотоника уже справляется на «ура»: главное преимущество света перед электричеством – возможность достигать очень больших скоростей, например для передачи информации. Благодаря этому свойству и оптоволокну мы, к примеру, можем пользоваться скоростным Интернетом. Энергоэффективность способов обработки информации связана с вопросом создания устройства, которое будет проводить вычисления не цифровым, а аналоговым образом, подсматривая или имитируя принципы работы мозга живых существ. Такой биоподобный подход называется нейроморфным.
В сентябре 2021 года на физическом факультете МГУ имени М.В. Ломоносова была организована кафедра нанофотоники. Одним из новых направлений, которое развивают на кафедре, стала нейроморфная фотоника. Одноименная лаборатория занимается исследованием и разработкой новых принципов оптических вычислений, а также аналоговых подходов для создания искусственных интеллектуальных систем. На основе этих разработок планируется создание прототипов новых вычислительных устройств и их элементной базы.
Руководит лабораторией заведующий кафедрой нанофотоники, доктор физико-математических наук, профессор Андрей Анатольевич Федянин. Сейчас в лаборатории трудятся 15 сотрудников и аспирантов, также активно привлекаются студенты разных курсов. В мае 2022 года 7 студентов второго курса Физического факультета МГУ защитили курсовые работы по нейроморфной фотонике. Кстати, на кафедре нанофотоники организована магистерская программа по тематике нейроморфной фотоники.
«Мы планируем расширять команду и ищем талантливых аспирантов и постдоков, которые хотят развиваться на стыке железа для ИИ и использования новых подходов для реализации как алгоритмов искусственного интеллекта, так и вычислительной базы для ИИ, – рассказал старший научный сотрудник кафедры нанофотоники Андрей Грунин. – Это направление находится на стыке двух наук и требует компетенции и понимания как математической постановки задачи, так и физических возможностей, которые используются для создания новой элементной базы фотонных вычислений. Поэтому мы ищем в команду людей с бэкграундом в области нанофотоники, микроэлектроники, а также людей с компетенциями в области искусственного интеллекта, которые помогут нам, с одной стороны, правильно формулировать исследовательские задачи с точки зрения вычислительных технологий, с другой – проложат некий мостик к применению наших наработок на практике для искусственного интеллекта».
В лаборатории нейроморфной фотоники занимаются фундаментальной наукой, но также разрабатывают проекты, которые в перспективе могут найти практическое применение. Более того, сегодня вокруг нее формируется некий консорциум организаций и предприятий. Лаборатория открыта для сотрудничества не только с другими научными центрами, академическими институтами, но и с индустрией. Так, исследованиями ученых заинтересовались несколько технологических компаний. С партнерами планируется участие в прикладном проекте по созданию фотонного чипа.
Основные направления исследований лаборатории:
Применяя аналоговые законы света, в лаборатории используют фотонику для обработки информации. «Если мы возьмем простейший оптический элемент – линзу, то с точки зрения обработки изображения она представляет собой пространственный преобразователь Фурье. Если мы поставим в фокальной плоскости линзы какой-то объект, то в другой фокальной плоскости получим его Фурье изображение. Это пример того, как можно с помощью фотоники проводить вычисления просто и дешево: за один импульс, одну фотографию, можем преобразовать ее в ее Фурье спектр. Одно из направлений, которое мы развиваем в лаборатории, это использование таких аналоговых подходов оптики для того, чтобы производить вычисления. Мы думаем о том, как можно интегрировать преобразования Фурье в вычислительные технологии в искусственном интеллекте», – пояснил старший научный сотрудник кафедры нанофотоники Андрей Грунин.
Другая задача, над которой работают в лаборатории, это реализация алгоритма случайных проекций с помощью оптических подходов для последующей интеграции в вычисления для искусственного интеллекта.
В лаборатории воспроизводят оптическую нейронную сеть, в качестве рабочей задачи ей нужно распознавать изображения. «Точность, которой мы смогли добиться в численной модели, достигает примерно 97-98%. Это пока меньше, чем дают передовые решения, имеющиеся у алгоритмов искусственного интеллекта для распознавания изображений, но у оптической нейронной сети есть ряд уникальных преимуществ, открывающих отдельные ниши для ее применения. Ее главное преимущество в том, что она очень энергоэффективна», – отметил Андрей Грунин. Обученная модель может распознавать изображение для определенного класса объектов, однако для распознавания другого класса объектов ее нужно переучивать. Задача ученых лаборатории – найти универсальное решение для дифракционной нейронной сети, чтобы та выполняла разные задачи.
В лаборатории нейроморфной фотоники, выросшей из лаборатории нанооптики и метаматериалов, есть большой задел в области создания разных элементов нанофотоники, которые позволяют управлять оптическим излучением на субволновых, субмикронных масштабах. Эти компетенции востребованы в создании так называемых фотонных интегральных схем, с помощью которых можно реализовывать вычислительные элементы, в том числе для аналоговых перемножений типа вектор на матрицу или матрица на матрицу. Такого рода операции составляют основу текущих алгоритмов искусственного интеллекта. В планах лаборатории создание отдельных нанофотонных элементов, которые могут реализовать аналоговое перемножение двух чисел и, в перспективе построить на их основе фотонный чип оптимизированный под матричные вычисления.
Одна из идей в рамках этого направления связана с исследованием метаматериалов и метаповерхностей, имеющие большой потенциал для создания элементов оптической памяти, в которых можно записать, например, веса нейронной сети. Метаматериалы и метаповерхности – это материалы, обладающие определенной искусственной структурой и обладающие определенным набором резонансов, меняя параметры которых можно управлять оптическим откликом на исходный сигнал. С другой стороны, существуют так называемые PC-материалы (phase change materials), которые можно оптически программировать, то есть записывать некоторые состояния и использовать для создания элементов памяти в фотонных интегральных схемах. В лаборатории пытаются создать метаструктуры из PC-материалов для того, чтобы скрестить свойства памяти и возможности управления оптическим откликом таких структур.
Также в лаборатории работают над созданием оптоэлектронного подобия искусственного синапса, обладающего свойствами, похожими на те, что есть у биологических нервных систем. Ученые хотят искусственно воссоздать синаптическую пластичность, как у живых организмов, – механизм, с помощью которого реализуется феномен памяти и обучения. Уже разработаны и исследованы первые элементы на основе нанокристаллитов оксидов металлов, обладающие базовыми нейроморфными свойствами: синаптической пластичностью, кратковременной и долговременной памятью, парной фасилитацией. Эта задача является в большей степени фундаментально научной, но она не менее интересна, потому что находится в области поиска новых подходов к искусственному интеллекту.
