Sa isang makasaysayang pag-unlad na maaaring magbago sa hinaharap ng artificial intelligence, ipinakita ng mga mananaliksik na ang hibla ng salamin—ang parehong teknolohiyang nagdadala ng internet sa ating mga tahanan—ay maaaring pumalit sa silicon bilang pundasyon ng mga sistema ng AI processing.
Pinangunahan ng magkasanib na pag-aaral nina Dr. Mathilde Hary mula sa Tampere University sa Finland at Dr. Andrei Ermolaev mula sa Université Marie et Louis Pasteur sa France, ipinakita na ang matitinding laser pulses na dumadaan sa napakanipis na hibla ng salamin ay kayang magsagawa ng mga komputasyong kahalintulad ng AI sa bilis na libo-libong beses na mas mabilis kaysa sa tradisyonal na electronics.
"Sa halip na gumamit ng karaniwang electronics at mga algorithm, ang komputasyon ay nakakamit sa pamamagitan ng pagsasamantala sa nonlinear na interaksiyon sa pagitan ng matitinding pulso ng liwanag at ng salamin," paliwanag nina Hary at Ermolaev. Ipinatupad ng kanilang sistema ang isang neural network-inspired na pamamaraan na tinatawag na Extreme Learning Machine, na nakakamit ng halos state-of-the-art na resulta sa mga gawain tulad ng image recognition sa loob lamang ng mas mababa sa isang trilyon ng segundo.
Tinutugunan ng tagumpay na ito ang lumalaking hamon sa pag-unlad ng AI. Habang lalong nagiging komplikado ang mga modelo, ang mga tradisyonal na silicon-based na sistema ay papalapit na sa kanilang mga hangganan pagdating sa bandwidth, data throughput, at konsumo ng enerhiya. Sa pamamagitan ng paggamit ng liwanag imbes na kuryente, maaaring tumaas nang husto ang bilis ng pagproseso habang posibleng bumaba ang pangangailangan sa kuryente—isang mahalagang pag-unlad habang nahihirapan ang mga data center sa tumataas na konsumo ng enerhiya ng mga AI system.
Ipinapakita ng mga modelo ng mga mananaliksik kung paano nakakaapekto ang mga salik tulad ng dispersion, nonlinearity, at maging ang quantum noise sa performance, na nagbibigay ng mahalagang kaalaman para sa disenyo ng susunod na henerasyon ng hybrid na optical-electronic AI systems. "Ipinapakita ng gawaing ito kung paano maaaring magbukas ng bagong paraan sa komputasyon ang pangunahing pananaliksik sa nonlinear fiber optics. Sa pagsasanib ng pisika at machine learning, binubuksan natin ang mga bagong landas tungo sa ultrabilis at episyenteng AI hardware," ayon sa mga pinuno ng proyekto.
Sa hinaharap, layunin ng mga koponan na bumuo ng on-chip optical systems na kayang gumana nang real-time sa labas ng laboratoryo. Kabilang sa mga potensyal na aplikasyon ang real-time signal processing, environmental monitoring, at high-speed AI inference—mga kakayahang maaaring magbago sa mga industriya mula telekomunikasyon hanggang sa autonomous na mga sasakyan. Pinondohan ang pananaliksik ng Research Council of Finland, French National Research Agency, at European Research Council.