Топология и дизайн сети позволяют минимизировать паразитные эффекты потери сигналов благодаря меньшему числу задействованных трансформаторов.
Физики нижегородского Университета Лобачевского 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.
Преимущество новой 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.
Топология и дизайн нейросети 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 – подробно исследовали в 2022 году. Недавно он был изготовлен в Институте физики твердого тела РАН, получены его первые экспериментальные характеристики. Новое исследование нацелено на масштабирование разработки.
Источник: nauka.tass.ru