Автор: 
Российские физики разработали дизайн базовой ячейки сверхпроводниковых нейронных сетей. Предложенный прототип работает с низкими энергозатратами и высокой производительностью. Нейрон потребляет в 100 раз меньше энергии, чем его полупроводниковые аналоги, а обработка данных может быть выше в 10-100 раз в зависимости от конфигурации нейросети.
Исследование выполнено командой учёных лаборатории теории наноструктур НИФТИ ННГУ, МГУ имени М. В. Ломоносова и Московского технического университета связи и информатики. В основе разработки – идея использования макроскопических квантовых эффектов в наноструктурах из сверхпроводниковых материалов для задач по анализу больших массивов данных, распознаванию изображений, оптимизации процессов.
Высокая скорость управления и низкие энергозатраты предложенной схемы достигаются за счёт использования сверхпроводниковой адиабатической логики. Это самый энергоэффективный способ передачи информации между элементами нейросети на сегодняшний день. Он позволяет разогнать нейросеть практически без выделения тепла. Увеличивается количество полезной энергии и объёмы переданной информации. Кроме того, эта схема гораздо компактнее, чем полупроводниковый вариант. Учёные МГУ и МТУСИ активно разрабатывают эту концепцию с 2015 года.
Нижегородским физикам впервые удалось детально рассчитать параметры работы и функции активации сверхпроводниковой нейронной сети – перцептрона. Эта модель чаще всего применяется для распознавания визуальных образов. Результаты работы опубликованы в журнале Symmetry. Спектр возможного применения сверхпроводниковых нейросетей с адиабатическим управлением очень широк: от инструментов борьбы с интернет-мошенничеством до распознавания космических объектов.
«Сейчас предлагаются прототипы для классических и квантовых нейронных сетей, идёт разработка квантового интеллекта, и в этом направлении наша схема имеет хорошие перспективы. Сверхпроводниковые решения уже отлично себя заявили как базовые блоки квантовых компьютеров, а сверхпроводниковая адиабатическая логика, используемая в нашей работе, работает и применяется для квантовых систем. Поэтому наш следующий шаг – это создание «квантового нейрона» и «квантовой нейронной сети», — говорит Марина Бастракова, заведующая лабораторией Теории наноструктур НИФТИ ННГУ, автор исследования.
