Предсерийный образец фотонного вычислителя начнут собирать в 2025г в Самаре

Ученые Самарского университета имени Королева готовятся к сборке предсерийного образца фотонного вычислителя в 2025 году. Экспериментальный этап работы установки завершен, точность распознавания объектов вычислителем доведена до 98%, сообщили в пресс-службе Самарского университета имени Королева.

«Мы переходим от экспериментов по тестовым базам к отработке более практических задач, анализу реальных видеопотоков и гиперспектральных изображений, поиску и распознаванию заданных объектов в сложных условиях. В этом году мы также планируем начать сборку опытного образца фотонного вычислителя, он будет создаваться на базе экспериментального образца после ряда модернизаций, будет, по сути, являться предсерийным», — сообщил профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета имени Королева Роман Скиданов.

По информации вуза, в ходе работы с экспериментальным образцом аналоговой фотонной вычислительной системы, созданным в 2023 году, ученые добились максимальной точности распознавания объектов с 93,75% почти до 98%, что близко к теоретическому максимуму для подобного класса оборудования. Установка способна обрабатывать видеоданные в сотни раз быстрее, чем это делают современные цифровые нейросети на основе традиционных полупроводниковых компьютеров. Ключевая особенность самарского фотонного вычислителя — возможность анализа данных, полученных гиперспектрометрами — устройствами, которые «видят» реальность в многоканальном спектральном отображении и обнаруживают объекты, невидимые для обычных средств наблюдения.

Фотонная вычислительная система предназначена для обработки видеоданных: анализа поступающего в систему видеопотока и практически мгновенного нахождения и распознавания заданных объектов и изображений в режиме реального времени. Гиперспектральные съемка и дистанционное зондирование Земли представляют каждый пиксель полученного изображения в виде спектра, за счет чего позволяют обнаруживать объекты, невидимые для других средств наблюдения. Установка может распознавать и классифицировать заданные объекты в видеопотоке почти со скоростью света — в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе полупроводниковых компьютеров,

Проект реализуется в рамках научной программы Национального центра физики и математики (НЦФМ). Исследования по данному проекту финансируются со стороны Министерства науки и высшего образования РФ и госкорпорации «Росатом».