Физики из Стэнфорда собрали экспериментальную нейросеть из атомов и света, которая умеет восстанавливать знакомый образ по его неполной или искажённой версии. В сети из 16 элементов исследователям удалось получить до 25 таких устойчивых «воспоминаний» – примерно в семь раз больше, чем у классической модели того же типа и размера.
Каждый элемент здесь – облако из десятков тысяч атомов рубидия, охлаждённых почти до абсолютного нуля, чтобы их коллективным состоянием можно было точно управлять. Облака помещают между зеркалами и освещают лазером: фотоны многократно отражаются и заставляют элементы влиять друг на друга. То есть связи между «нейронами» не приходится полностью рассчитывать программно, часть этой работы выполняет сама система из света и атомов.
Принцип такой памяти ещё в 1980-х предложил физик Джон Хопфилд: каждый запомненный образ соответствует устойчивому состоянию сети, к которому она возвращается даже из слегка повреждённого варианта. Обычно при слишком большом числе таких состояний они начинают мешать друг другу, но в Стэнфорде часть из них удалось превратить в дополнительную память. А когда атомным облакам позволили немного смещаться под действием света и тем самым менять связи между собой, число воспроизводимых паттернов выросло до 25. До практического устройства далеко – нужны вакуум, лазеры и ультрахолодные атомы – но эксперимент показывает, что часть задач нейросети можно переложить с цифровых вычислений на физические свойства самого устройства.