Ученые из Самарского университета разработали нейронную сеть, обладающую высокой скоростью анализа данных и способностью распознавать объекты, такие как пожары, полезные ископаемые и другие. Эта сеть предназначена для анализа видеопотока в режиме реального времени с возможностью мгновенного распознавания и классификации объектов и изображений, что позволяет ученым точно и быстро определить наличие парниковых газов в атмосфере, обнаружить признаки месторождений полезных ископаемых и выявить лесные пожары на ранней стадии с высокой степенью точности.
Скорость расчетов этой нейронной сети была увеличена до скорости света благодаря применению аналоговой фотонной вычислительной системы — технологии, которая в сотни раз быстрее своих цифровых аналогов, по словам профессора кафедры технической кибернетики Романа Скиданова.
Эта технология не только обеспечивает высокую скорость работы, но и гарантирует точность и надежность получаемых результатов. Она также может быть использована для прогнозирования урожайности и проведения анализа стресса растений.