Новости Август 4, 2025
MAFT-ONN — экспериментальный процессор от MIT, который работает на радиочастотных сигналах в аналоговом виде и уже обгоняет цифровые ИИ-чипы в сотни раз.
Интернет не просто растёт — он пухнет. Потоки данных увеличиваются с темпом, за которым уже не успевают даже кремниевые чипы. Закон Эдхолма говорит: скорости и нагрузка на спектр растут экспоненциально. Закон Мура, увы, замедляется. В итоге — цифровая техника не вывозит, а нейросети хотят есть.
Чтобы не схлопнуться под давлением 6G, команда из MIT предлагает решение на грани фантастики — MAFT-ONN, аналоговую фотонную нейросеть, которая работает напрямую с радиочастотными (RF) сигналами, без всякой оцифровки.
MAFT-ONN расшифровывается как Multiplicative Analog Frequency Transform Optical Neural Network. По сути — это оптический процессор, который не переводит радиосигнал в цифру, а сразу обрабатывает его как есть. И делает это не просто быстро, а в сотни раз быстрее, чем классические цифровые аналоги.
Например, в лабораторных тестах MAFT-ONN справился с задачей классификации модуляции сигнала с точностью 95%. А ещё провёл почти 4 миллиона аналоговых операций распознавания рукописных цифр (MNIST), не привлекая цифру вообще.
Большинство оптических нейросетей тормозят на масштабировании — приходится добавлять «железо» на каждый слой. MIT пошёл другим путём: преобразование сигнала в частотную область происходит до цифрования. Это снижает нагрузку на систему, ускоряет вычисления и экономит энергию.
Каждый слой использует один оптический процессор, который делает всё: и линейную алгебру, и нелинейные функции — прямо в аналоговом виде. В одном чипе уместилось 10 000 нейронов.
«Мы проводим все вычисления за один проход. Это позволяет достигать высоких скоростей без потери точности», — говорит Рональд Дэвис III, соавтор проекта и выпускник MIT.
Фотонный чип работает почти у физического предела — рядом с лимитом Шеннона, то есть максимальной скоростью передачи информации по каналу. И это даёт сумасшедшую производительность:
85% точности за 120 наносекунд;
больше 99% — если дать чипу ещё пару замеров;
потребление энергии — на порядок ниже;
объём и цена — минимальны.
Идеальный кандидат для edge-устройств вроде когнитивных радиоприёмников, которые в реальном времени подстраиваются под условия эфира.
По словам профессора MIT Дирка Энглунда, MAFT-ONN — это только начало. В ближайших планах команды — внедрение мультиплексирования (чтобы ещё больше ускорить расчёты) и адаптация архитектуры под тяжёлые модели вроде трансформеров и языковых моделей.
А дальше — нейросети на свету и без цифры смогут обслуживать беспилотники, кардиостимуляторы, умные сенсоры, спутники и любые другие устройства, где важны реакция в наносекунды и работа в полевых условиях.
Чип, который думает на радиоволнах, да ещё и со скоростью света? Если бы кто-то такое показал 10 лет назад, его бы записали в фанфики по киберпанку. Но MIT доказывает: постцифровая эра ближе, чем кажется. И, возможно, в ней аналог вернётся на пьедестал — не как реликт прошлого, а как хайтек будущего.
