Физические ограничения скорости работы электронных устройств заставляют искать
альтернативные источники обработки информации. Последние несколько лет развивается нейроморфная фотоника — раздел фотоники, объединяющий физику оптических и оптоэлектронных устройств с математическими алгоритмами искусственных нейронных сетей. Подобный симбиоз позволяет решать определенные классы вычислительных задач, в частности некоторые задачи искусственного интеллекта, с большей скоростью и высокой энергоэффективностью по сравнению с электронными устройствами на архитектуре фон Неймана. В настоящей статье рассмотрены оптические аналоговые вычисления, фотонные нейронные сети, способы перемножения матриц оптическими
средствами, обсуждаются преимущества и недостатки существующих подходов.
Ключевые слова: нейроморфная фотоника, искусственный интеллект, машинное обучение, резервуарные вычисления, матрично-векторное умножение, фотонные вычисления, нейронные сети, оптический сопроцессор, фотонные тензорные вычисления, оптическое Фурье-преобразование, интегральная фотоника, интерферометр Маха—Цендера, кольцевые резонаторы, волноводы.
Ключевые слова: нейроморфная фотоника, искусственный интеллект, машинное обучение, резервуарные вычисления, матрично-векторное умножение, фотонные вычисления, нейронные сети, оптический сопроцессор, фотонные тензорные вычисления, оптическое Фурье-преобразование, интегральная фотоника, интерферометр Маха—Цендера, кольцевые резонаторы, волноводы PACS:07.05.Mh, 42.79.Hp (все) DOI:10.3367/UFNr.2023.07.039505 Цитата: Мусорин А И, Шорохов А С, Чежегов А А, Балуян Т Г, Сафронов К Р, Четвертухин А В, Грунин А А, Федянин А А "Подходы фотоники для реализации нейроморфных вычислений" УФН, принята к публикации
Поступила: 8 ноября 2022, доработана: 4 июля 2023, одобрена в печать: 5 июля 2023