Свежее
Тарифы за услуги ЖКХ проиндексируют в РФ с 1 июля в среднем на 11,9%Тарифы на электроэнергию для населения РФ с 1 июля индексируются на 12,6%Украина перешла на европейский стандарт напряжения в электросетях — 230 ВНа шахте «Алардинская» введена в эксплуатацию новая лаваНа время ремонта Владивостокская ТЭЦ-2 перейдет на резервное топливоАбхазия начнет закупать электроэнергию в РФ с августа по более дешевой цене
Ученые Самарского университета имени Королева завершили сборку экспериментального образца фотонного вычислителя, который позволяет обрабатывать видеоданные в сотни раз быстрее нейросетей, работающих на основе традиционных полупроводниковых компьютеров. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.
«Сборка экспериментального образца аналогового фотонного вычислителя завершена, все детали и компоненты установлены, теперь нужно настроить, откалибровать и отрегулировать всю систему», — сообщили в университете.
Экспериментальный вычислитель — компактный прибор, который может поместиться в корпус размером с небольшой системный блок компьютера. 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. Первую серию экспериментов с использованием фотонной вычислительной системы планируют провести до ноября. Для анализа используют также данные, полученные с двухдиапазонного гиперспектрометра, разработанного в университете. 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.
«Возможность анализа гиперспектральных данных можно назвать ключевой особенностью нашего вычислителя. Он может распознавать и классифицировать заданные объекты в видеопотоке почти со скоростью света — в сотни раз быстрее современных цифровых нейросетей на основе полупроводниковых компьютеров, и такая скорость анализа позволит очень оперативно обрабатывать гиперспектральные данные, которые изначально представляют собой очень значительные по объему массивы информации», — рассказал профессор кафедры технической кибернетики Самарского университета имени Королева Роман Скиданов.
По словам ученого, аналоговые оптические вычислительные системы отличаются не только быстродействием и широким спектральным диапазоном, но и полной защищенностью от электромагнитных помех, низким энергопотреблением и возможностью параллельной обработки данных. Демонстрационный образец фотонного вычислителя ученые собрали в 2023 году, эксперименты показали надежность распознания изображения прибором на уровне 93,75%. В экспериментальном образце, собранном в августе 2024 года, использовали другой лазер — диодного типа, который благодаря меньшей когерентности может улучшить точность распознавания изображения. В 2025 году ученые университета планируют изготовить и испытать опытный образец вычислителя, который может стать предсерийным.
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».
Мы в телеграм:
Подпишитесь на наш Telegram Канал
Тарифы за услуги ЖКХ проиндексируют в РФ с 1 июля в среднем на 11,9%
Тарифы на жилищно-коммунальные услуги в Москве увеличиваются на 15%.
Тарифы на электроэнергию для населения РФ с 1 июля индексируются на 12,6%
Индексация тарифа на услуги по передаче энергии составит в среднем…
Украина перешла на европейский стандарт напряжения в электросетях — 230 В
На Украине поменялся также диапазон дополнительных отклонений в напряжении —…
На шахте «Алардинская» введена в эксплуатацию новая лава
Выемочный участок 6-1-29 с промышленными запасами около 3,2 млн т…
На время ремонта Владивостокская ТЭЦ-2 перейдет на резервное топливо
В период с 4 по 9 июля 2025 года будет…
Абхазия начнет закупать электроэнергию в РФ с августа по более дешевой цене
Для перекрытия энергодефицита в осенне-зимний период.