"Мы внесли в конструкцию созданного ранее экспериментального образца вычислителя ряд изменений, в результате получилась модернизированная версия с улучшенными показателями. В этой версии мы применили фазовый ввод оптического сигнала: оказалось, что он ничуть не хуже традиционного амплитудного, а по ряду задач даже намного лучше. Благодаря изменениям удалось значительно (примерно на 50%, то есть в полтора раза) повысить общую энергоэффективность устройства. Дело здесь, конечно, не в экономии электричества, а в эффективности вычислений, этот параметр служит одним из ключевых для вычислительных устройств. Кроме того, снизилось количество ошибок, точность распознавания увеличилась примерно на 1%. Применив фазовый ввод, мы убрали некоторые элементы конструкции, связанные с обработкой интенсивности оптического сигнала. Конструкция стала проще, отсюда и меньше возможных источников ошибок при вычислениях. Учитывая, что мы уже очень близки к 100%, каждый новый шаг по увеличению точности - весьма сложная задача, на этом уровне увеличение на 1% служит очень значительным показателем", - рассказал профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета им. Королёва, доктор физико-математических наук Роман Скиданов.

Фазовый ввод связан с одной из основных характеристик оптического сигнала, в числе которых амплитуда (интенсивность), фаза и поляризация. При фазовом вводе в вычислителе происходит фазовая модуляция фронта электромагнитной волны, несущей изображение анализируемого объекта. То есть данные об этом изображении, можно сказать, кодируются не интенсивностью света, а фазой волны. Это примерно как различные виды модуляции в радиовещании: на средних и длинных волнах применяется амплитудная модуляция, а в FM-диапазоне - частотная модуляция, и разница в способах модуляции очень сильно отражается на качестве звучания радиостанций.

Проект создания аналоговой фотонной вычислительной системы реализуется в рамках научной программы Национального центра физики и математики (НЦФМ). Исследования по данному проекту финансируются со стороны Министерства науки и высшего образования Российской Федерации и Госкорпорации "Росатом".

Оптическая нейросеть на основе такого фотонного вычислителя сможет в режиме реального времени анализировать поступающий в систему видеопоток и практически мгновенно, со скоростью работы устройств ввода-вывода, распознавать и находить в этом видеопотоке заданные к поиску объекты и изображения. Наряду с анализом "картинки" с обычной видеокамеры, разработка также сможет оперативно анализировать данные, получаемые с помощью гиперспектрометров - устройств, видящих реальность в многоканальном спектральном отображении и позволяющих обнаруживать объекты, невидимые для обычных средств наблюдения.