Современная электроника №1/2023

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 30 WWW.SOEL.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 1 / 2023 Разработка 3D фотон - электронной матричной нейросетевой реконфигурируемой платформы для высокопроизводительной обработки информации Рис . 1. Модель биологического нейрона Рис . 2. Искусственный нейрон В статье рассматривается проект по созданию нейросетевого инструмента для высокопроизводительной обработки информации общегосударственного применения на основе фотонной технологии . Валерий Сведе - Швец (ooooes@mail.ru ) Задачи проекта : ● изготовление по кремниевой фотон - ной технологии ООО « ОЭС » трёх - мерной фотон - электронной матрицы СБИС с нейроморфной / нейросе - тевой архитектурой – 3D ФЭ МНП СБИС с многоканальными аналого - во - цифровыми фотонными и элек - трическими коммутационными свя - зями ; ● изготовление по кремниевой фотон - ной технологии ООО « ОЭС » трёх - мерной фотон - электронной матрицы СБИС лазеров вертикального излу - чения – 3D ФЭ МЛВ СБИС ; ● изготовление по кремниевойфотонной технологии ООО « ОЭС » трёхмерной фотон - электронной матрицы СБИС стандарта SW– 3D ФЭМ SW СБИС ; ● изготовление 3D фотон - электронных матричных процессорных модулей – 3D ФЭ МПМ ; ● изготовление механических разъ - ёмных корпусов с матричными оп - тическими линзовыми растрами , многоканальных волоконных и призменных мультиплексных эле - ментов ; ● адаптация программного обеспече - ния с открытым кодом ; ● изготовление 3D фотон - электронной матричной нейроморфной / нейросе - тевой платформы – 3D ФЭ МНП – и её модификаций для высокопроиз - водительной обработки информации общегосударственного применения . В октябре 2019 года президентом РФ была принята Национальная страте - гия развития искусственного интел - лекта на период до 2030 года . Борьба за лидерство в развитии искусствен - ного интеллекта предполагает рассмо - трение методов и средств машинного обучения и связанных с ними техно - логий для всестороннего и успешно - го развития задач национальной без - опасности . Несмотря на совершенствование интегральных технологий , традици - онные процессоры по - прежнему не способны эффективно решать нели - нейные и неформализованные задачи . В то же время мозг животных и чело - века с такими задачами справляется отлично . Объяснение здесь кроется в качественных архитектурных различи - ях между традиционным процессором и мозгом живых существ . Механизмы передачи информации в мозгу до сих пор не до конца изучены , и нет гото - вого решения по созданию идеальной искусственной нейронной сети . Оценка биологической активности человеческого мозга У человека порядка 100 миллиар - дов клеток мозга . Число связей ней - рона с соседними оценивается в 1000, и при каждой активизации нейрона его импульс достигает тысячи других нейронов и далее по цепочке ( рис . 1). По примерным оценкам нейрон связы - вается со своим соседом каждые 5 мил - лисекунд , что приблизительно равно 200 раз в секунду . Оценим активность человеческого мозга : 100 миллиардов ( количество нейронов ) умножаем на 200 ( секунд - ная работоспособность ), умножаем на 1000 ( количество соединений ), полу - чаем скорость работы мозга , равную 20 квадриллионам операций в секунду . Мозг вырабатывает энергию , равную лампочке 10 Ватт . Предположительная ёмкость мозга в электронных терминах составляет око - ло 1000 терабайт .