Если очень сильно упростить логику работы современных компьютеров, то окажется, что за вычисление и хранение результата в них отвечают отдельные элементы. Эта архитектура, известная как фон Неймановская, долгое время была эталоном. Однако её фундаментальные ограничения стали критичными с ростом объёма “неструктурированных данных”, таких как потоки информации от систем спутникового мониторинга, датчиков умного города или нейросетей, которые необходимо обрабатывать в реальном времени.

Наш проект предлагает иной подход, вдохновлённый природой: мы создаём элемент для вычислительных систем, которые смогут обучаться и адаптироваться как биологический мозг. Мы работаем над искусственным оптическим синапсом на основе уникальных кристаллов – металл-органических каркасов (МОК). Их особенность в том, что они меняют свои свойства под воздействием света. В нашем эксперименте один лазерный импульс «учит» кристалл, а другой – считывает «принятое решение» в виде изменения сигнала. Таким образом, информация обрабатывается и хранится прямо в веществе, без постоянной и затратной пересылки между процессором и памятью.

Моя команда состоит из четырех человек. Я выступаю в роли руководителя и ответственного за "оптическую" часть проекта. Анастасия Любимова имеет большой опыт в исследовании нейроморфных свойств МОК, принимает участие в оптических экспериментов, отвечает за интерпретацию данных. Сергей Ржевский – наш инженер, он отвечает за автоматизацию, т.к. многие эксперименты связаны необходимостью интеграции большого количества приборов и установок в единой схеме. Прокопий Жданок занимается в нашей команде всем, что касается программирования и оценки эффективности создаваемого нами "искусственного синапса" в приложении к задачам ИИ.

Выбор именно ITMO Collab был обусловлен несколькими ключевыми факторами:
1. Гибкость конкурса относительно фокуса проекта: наука, образование или индустрия, и соответствующая гибкость в выборе показателей;
2. Прозрачная и отлаженная система оценки на каждом этапе: как во время конкурса, так в процессе работы над проектом;
3. Органичное соответствие сроков проекта, объема финансирования и сложности выполнения показателей.