В совместном исследовательском проекте университета Джорджа Вашингтона (округ Колумбия), Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и стартапа Optelligence, был разработан оптический ускоритель свёрточных нейронных сетей, который способен оперировать гигантскими объёмами информации, порядка петабайт, в секунду.

В отличие от существующего оборудования электронного машинного обучения, которое обрабатывает информацию последовательно, этот процессор использует оптику Фурье и концепцию частотной фильтрации, которая позволяет выполнять необходимые свёртки нейронной сети путём простого поэлементного перемножения с использованием технологии цифровых зеркал.

Комбинация неитерационной синхронизации, массивного распараллеливания и быстрой программируемости позволяет новой системе оптического машинного обучения превзойти по быстродействию более чем на порядок величины даже самые современные GPU, с перспективами дальнейшего увеличения разрыва.

Изобретение, защищённое несколькими патентами, по мнению его авторов открывает новую эру оптической обработки сигналов для машинного обучения с приложениями в беспилотных автомобилях, сетях 5G, центрах обработки данных, биомедицинской диагностике, безопасности данных и во многих других областях.