Нижегородские физики предложили дизайн нейроморфного процессора на сверхпроводниках. По энергоэффективности и быстродействию нейросеть в десятки раз превосходит полупроводниковые аналоги. Схема может применяться для высокоскоростной обработки больших массивов данных, в том числе широкополосных космических сигналов. Об этом сообщает пресс-служба Научно-исследовательского физико-технического института (ННГУ) им. Н.И. Лобачевского.
Сверхпроводники из алюминия или ниобия работают при очень низких температурах, что позволяет интегрировать нейросети на сверхпроводниках в оборудование космических спутников, телескопов и станций.
«Преимущество нашей модели в том, что подобная нейросеть может работать и в классическом, и в квантовом режиме. Например, использоваться как сопроцессор для обработки квантовой информации. Разработка гибридных квантово-классических нейросетей – одно из востребованных направлений квантового машинного обучения», – рассказала автор исследования, руководитель лаборатории теории наноструктур ННГУ им. Н.И. Лобачевского Марина Бастракова.
Топология и дизайн нейросети, предложенные нижегородскими учеными, позволяют минимизировать паразитные эффекты потери сигналов благодаря меньшему числу задействованных трансформаторов. Также авторы описали взаимодействие нейронов и рассчитали оптимальные параметры компонентной базы элементов для дальнейших экспериментальных исследований.
«Прототип сверхпроводникового нейрона – базового элемента данной нейросети – мы подробно исследовали в 2022 году. Недавно он был изготовлен в Институте физики твёрдого тела РАН, получены его первые экспериментальные характеристики. Наше новое исследование нацелено на масштабирование разработки. Предлагаемая система может быть изготовлена “в железе” в ближайшее время», – отметила Марина Бастракова.
Проект реализован при грантовой поддержке Российского научного фонда. Исследование провели ученые лаборатории теории наноструктур НИФТИ ННГУ при участии специалистов Российского квантового центра. Результаты опубликованы в международном журнале Nanomaterials в 2024 году.