Диссертация

Диссертация посвящена разработке энергоэффективной элементной базы сверхпроводниковых искусственных нейронных сетей, использующей макроскопические квантовые эффекты. Важная особенность найденных решений – возможность интеграции с полупроводниковыми и оптическими техническими решениями. Разработаны сверхпроводниковые элементы наиболее распространённых искусственных нейронных сетей (персептрон, РБФ-сеть и свёрточная нейронная сеть). Сверхпроводниковые нейроны способны вычислять активационную функцию за один такт, затрачивая на это энергию порядка 1 аДж. Разработано схемотехническое решение для сверхпроводниковой структуры, позволяющей проводить обучение нейронной сети непосредственно на чипе и вычисляющей производную активационной функции также за один такт. Впервые проведено моделирование работы нейронных сетей, основанных на разработанных сверхпроводниковых нейронов и синапсов, дана оценка их быстродействия и энергоэффективности. Для соединения элементов искусственных нейронных сетей разработана концепция волноводов с управлением размером и относительным положением переносящего информацию пакета на основе контролируемой пространственной неоднородности показателя преломления.