Merkittävässä kehitysaskeleessa, joka voi muuttaa tekoälyn tulevaisuuden, tutkijat ovat osoittaneet, että lasikuidut – sama teknologia, joka tuo internetin koteihimme – saattavat pian korvata piin tekoälylaskennan perustana.
Yhteistyötutkimusta johtivat tohtori Mathilde Hary Tampereen yliopistosta ja tohtori Andrei Ermolaev Université Marie et Louis Pasteurista Ranskasta. He osoittivat, että voimakkaat laserpulssit, jotka kulkevat erittäin ohuissa lasikuiduissa, voivat suorittaa tekoälyä muistuttavaa laskentaa tuhansia kertoja nopeammin kuin perinteinen elektroniikka.
"Perinteisten elektroniikan ja algoritmien sijaan laskenta toteutetaan hyödyntämällä voimakkaiden valopulssien ja lasin epälineaarista vuorovaikutusta", Hary ja Ermolaev selittävät. Heidän järjestelmänsä toteuttaa neuroverkkoihin perustuvan Extreme Learning Machine -menetelmän, saavuttaen lähes huipputason tuloksia esimerkiksi kuvantunnistuksessa alle biljoonasosasekunnissa.
Läpimurto vastaa kasvavaan haasteeseen tekoälyn kehityksessä. Mallien monimutkaistuessa perinteiset piipohjaiset järjestelmät lähestyvät rajojaan kaistanleveyden, tiedonsiirron ja energiankulutuksen suhteen. Hyödyntämällä valoa sähkön sijaan tämä optinen laskentatapa voi kasvattaa laskentanopeuksia huomattavasti ja samalla mahdollisesti pienentää energiantarvetta – ratkaiseva edistysaskel, kun datakeskukset kamppailevat tekoälyn kasvavien energiavaatimusten kanssa.
Tutkijoiden mallit osoittavat, kuinka esimerkiksi dispersiolla, epälineaarisuudella ja jopa kvanttimelulla on vaikutusta suorituskykyyn, tarjoten olennaista tietoa seuraavan sukupolven hybridi optis-elektronisten tekoälyjärjestelmien suunnitteluun. "Tämä työ osoittaa, miten perustutkimus epälineaarisessa kuituoptiikassa voi synnyttää uusia lähestymistapoja laskentaan. Yhdistämällä fysiikkaa ja koneoppimista avaamme uusia polkuja ultranopeaan ja energiatehokkaaseen tekoälylaitteistoon", projektin vetäjät kertovat.
Katse tulevaisuuteen suuntautuu sirutason optisiin järjestelmiin, jotka voisivat toimia reaaliaikaisesti laboration ulkopuolella. Mahdollisia sovelluksia ovat muun muassa reaaliaikainen signaalinkäsittely, ympäristön seuranta ja nopea tekoälypäättely – ominaisuuksia, jotka voivat mullistaa aloja telekommunikaatiosta autonomisiin ajoneuvoihin. Tutkimusta rahoittavat Suomen Akatemia, Ranskan kansallinen tutkimusvirasto ja Euroopan tutkimusneuvosto.