Фотонная нейросеть превзошла цифровые аналоги в точности распознавания

Учёные из Китая представили фотонную нейросеть, в которой вычисления происходят буквально «на лету» — за счёт дифракции света и оптических взаимодействий. Разработанная исследователями из Северо-Западного политехнического университета и Университета Юго-Восточного Китая архитектура основана на концепции Extreme Learning Machine (ELM) — типе нейросетей с фиксированным скрытым слоем, где обучение происходит исключительно на выходных весах.

Однако ключевое отличие — это реализация скрытого слоя не через программную симуляцию, а с помощью физических оптических процессов. Каждый нейрон в сети получает сигналы через несколько световых путей одновременно — это и называется фотонными мультисинапсами.

Такая конфигурация даёт не только высокую точность распознавания, но и существенно ускоряет работу. Система достигла 99,79% точности на наборе данных MNIST (распознавание рукописных цифр), 98,26% на Fashion-MNIST (изображения одежды) и 90,29% на сложном датасете CIFAR-10 (цветные фотографии …