Sa isang mahalagang tagumpay para sa hardware ng artificial intelligence, naipakita ng mga mananaliksik kung paano maaaring palitan ng mga hibla ng salamin ang silicon bilang pundasyon ng susunod na henerasyon ng mga sistema ng AI processing.
Ang mga magkatuwang na pangkat mula sa Tampere University sa Finland at Université Marie et Louis Pasteur sa France ay matagumpay na nagpakita na ang matitinding laser pulses na dumadaan sa napakanipis na mga hibla ng salamin ay kayang magsagawa ng AI-like computations sa hindi pa nararating na bilis. Ang kanilang pag-aaral, na inilathala sa Optics Letters, ay nagpapakita ng isang bagong arkitektura ng kompyutasyon na tinatawag na Extreme Learning Machine (ELM), na hango sa neural networks.
"Sa halip na gumamit ng tradisyonal na elektronika at mga algorithm, ang kompyutasyon ay nakakamit sa pamamagitan ng pagsasamantala sa nonlinear na interaksyon sa pagitan ng matitinding pulso ng liwanag at ng salamin," paliwanag ng mga postdoctoral researcher na sina Dr. Mathilde Hary at Dr. Andrei Ermolaev, na nanguna sa pag-aaral. Gumamit ang mga mananaliksik ng femtosecond laser pulses—isang bilyong beses na mas maikli kaysa sa isang camera flash—na ikinulong sa lugar na mas maliit pa sa isang hibla ng buhok ng tao upang ipakita ang kanilang optical ELM system.
Nag-aalok ang pamamaraang ito ng malalaking benepisyo kumpara sa tradisyonal na electronic computing. Habang ang mga karaniwang electronics ay umaabot na sa hangganan ng bandwidth, data throughput, at konsumo ng kuryente, kayang baguhin ng mga optical fiber ang input signals nang libo-libong beses na mas mabilis at palakihin ang maliliit na pagkakaiba sa pamamagitan ng nonlinear interactions upang maging malinaw ang mga ito.
Malalim ang epekto nito para sa AI. Habang patuloy na lumalaki at nagiging mas energy-hungry ang mga AI model, lalong nagiging halata ang mga limitasyon ng electronic processing. Maaaring magbigay ang optical computing ng solusyon sa pamamagitan ng napakalaking pagtaas ng bilis ng pagpoproseso habang posibleng bumaba ang konsumo ng enerhiya—isang kritikal na konsiderasyon habang lumalaki ang mga AI system.
"Sa pagsasanib ng pisika at machine learning, binubuksan namin ang mga bagong landas patungo sa ultrabilis at energy-efficient na AI hardware," ayon kay Propesor Goëry Genty, isa sa mga pinuno ng pananaliksik. Layunin ng grupo na makabuo ng mga on-chip optical system na kayang gumana nang real-time at sa labas ng laboratoryo.
Ang pananaliksik, na pinondohan ng Research Council of Finland, French National Research Agency, at European Research Council, ay nagmumungkahi ng mga posibleng aplikasyon mula sa real-time signal processing hanggang sa environmental monitoring at high-speed AI inference. Habang ang tradisyonal na silicon-based computing ay umaabot na sa pisikal nitong hangganan, ang tagumpay na ito sa optical computing ay maaaring maging kinabukasan ng teknolohiya ng AI processing.