Sa isang makasaysayang tagumpay na maaaring magbago ng hinaharap ng artificial intelligence, matagumpay na nagamit ng dalawang Europeanong grupo ng mananaliksik ang kapangyarihan ng liwanag upang lumikha ng napakabilis na AI computing systems gamit ang karaniwang hibla ng salamin.
Pinangunahan nina Dr. Mathilde Hary, isang postdoctoral researcher mula sa Tampere University sa Finland, at Dr. Andrei Ermolaev mula sa Université Marie et Louis Pasteur sa France, ang kolaboratibong pananaliksik na nagpapakita kung paano ang matitinding pulso ng laser na dumadaan sa manipis na hibla ng salamin ay kayang tularan ang operasyon ng neural networks sa bilis na hindi pa nararanasan noon.
"Sa halip na gumamit ng karaniwang elektronika at mga algorithm, ang pagkokompyut ay nakakamit sa pamamagitan ng pagsasamantala sa nonlinear na interaksyon ng matitinding pulso ng liwanag at ng salamin," paliwanag nina Hary at Ermolaev. Ang kanilang sistema ay gumagamit ng isang partikular na uri ng computing architecture na tinatawag na Extreme Learning Machine, na hango sa neural networks.
Nakamit ng mga mananaliksik ang kahanga-hangang resulta, na may test accuracy na higit sa 91% sa mga gawain ng pagkilala ng imahe habang tumatakbo sa bilis na sinusukat sa femtoseconds—isang milyong bahagi ng isang bilyong bahagi ng isang segundo. Ito ay libo-libong beses na mas mabilis kaysa sa mga elektronikong sistema ngayon.
Ang tagumpay na ito ay dumating sa panahong kritikal, habang ang tradisyonal na elektronika ay papalapit na sa hangganan nito sa bandwidth, data throughput, at konsumo ng kuryente. Habang ang mga AI model ay lalo pang nagiging kumplikado at malakas gumamit ng enerhiya, humaharap ang industriya sa malalaking hamon sa pagpapalawak ng kasalukuyang teknolohiya.
"Ipinapakita ng aming mga modelo kung paano naaapektuhan ng dispersion, nonlinearity, at maging ng quantum noise ang performance, na nagbibigay ng mahalagang kaalaman para sa disenyo ng susunod na henerasyon ng hybrid optical-electronic AI systems," pahayag ni Ermolaev. Layunin ng grupo na makabuo ng on-chip optical systems na kayang gumana ng real-time sa labas ng laboratoryo.
Ang mga implikasyon nito ay lampas pa sa akademikong pananaliksik. Maaaring gamitin ito sa real-time signal processing, environmental monitoring, at high-speed AI inference. Habang nahihirapan ang mga data center sa napakalaking konsumo ng kuryente ng makabagong AI systems, nag-aalok ang photonic computing ng pag-asang maging mas mabilis at mas sustainable ang artificial intelligence.
Ang proyekto, na pinondohan ng Research Council of Finland, French National Research Agency, at European Research Council, ay isang mahalagang hakbang patungo sa praktikal na optical computing—isang larangan na nakatanggap na ng halos $3.6 bilyong puhunan sa nakalipas na limang taon habang nag-uunahan ang mga kumpanya na makabuo ng alternatibo sa tradisyonal na silicon-based systems.