एक क्रांतिकारी खोज में, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य को नया आकार दे सकती है, शोधकर्ताओं ने यह साबित किया है कि वही ग्लास फाइबर तकनीक, जो हमारे घरों तक इंटरनेट पहुंचाती है, जल्द ही सिलिकॉन की जगह एआई प्रोसेसिंग सिस्टम्स की नींव बन सकती है।
इस सहयोगी अध्ययन का नेतृत्व फिनलैंड के टेम्पेरे विश्वविद्यालय की डॉ. मैथिल्ड हैरी और फ्रांस की यूनिवर्सिटी मैरी एट लुई पाश्चर के डॉ. आंद्रेई एर्मोलाएव ने किया। उन्होंने दिखाया कि अल्ट्रा-पतली ग्लास फाइबर में तीव्र लेज़र पल्स पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक्स की तुलना में हज़ारों गुना तेज़ एआई जैसी गणनाएँ कर सकते हैं।
"पारंपरिक इलेक्ट्रॉनिक्स और एल्गोरिद्म के बजाय, गणना तीव्र प्रकाश पल्स और ग्लास के बीच गैर-रेखीय इंटरैक्शन का लाभ उठाकर की जाती है," हैरी और एर्मोलाएव बताते हैं। उनके सिस्टम ने न्यूरल नेटवर्क से प्रेरित एक तरीका अपनाया है, जिसे एक्सट्रीम लर्निंग मशीन कहा जाता है, और यह इमेज रिकग्निशन जैसे कार्यों में लगभग अत्याधुनिक परिणाम एक ट्रिलियनवें सेकंड से भी कम समय में प्राप्त करता है।
यह उपलब्धि एआई विकास में बढ़ती चुनौती को संबोधित करती है। जैसे-जैसे मॉडल अधिक जटिल होते जा रहे हैं, पारंपरिक सिलिकॉन-आधारित सिस्टम्स बैंडविड्थ, डेटा थ्रूपुट और ऊर्जा खपत के मामले में अपनी सीमाओं पर पहुंच रहे हैं। बिजली की जगह प्रकाश का उपयोग कर, यह ऑप्टिकल कंप्यूटिंग तरीका प्रोसेसिंग स्पीड को नाटकीय रूप से बढ़ा सकता है और संभवतः ऊर्जा की आवश्यकता को भी कम कर सकता है—जो कि एआई सिस्टम्स के बढ़ते ऊर्जा संकट के बीच एक महत्वपूर्ण प्रगति है।
शोधकर्ताओं के मॉडल दिखाते हैं कि डिस्पर्शन, नॉनलाइनियरिटी और यहां तक कि क्वांटम नॉइज़ जैसे कारक प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करते हैं, जिससे अगली पीढ़ी के हाइब्रिड ऑप्टिकल-इलेक्ट्रॉनिक एआई सिस्टम्स के डिज़ाइन के लिए महत्वपूर्ण जानकारी मिलती है। "यह कार्य दिखाता है कि नॉनलाइनियर फाइबर ऑप्टिक्स में मौलिक शोध कैसे गणना के नए तरीके प्रेरित कर सकता है। भौतिकी और मशीन लर्निंग को जोड़कर, हम अल्ट्राफास्ट और ऊर्जा-कुशल एआई हार्डवेयर की ओर नए रास्ते खोल रहे हैं," परियोजना प्रमुखों ने कहा।
आगे देखते हुए, टीमें ऐसे ऑन-चिप ऑप्टिकल सिस्टम्स बनाने का लक्ष्य रखती हैं, जो प्रयोगशाला से बाहर वास्तविक समय में काम कर सकें। संभावित अनुप्रयोगों में रियल-टाइम सिग्नल प्रोसेसिंग, पर्यावरण निगरानी और हाई-स्पीड एआई इंफरेंस शामिल हैं—ऐसी क्षमताएँ जो टेलीकम्युनिकेशन से लेकर स्वायत्त वाहनों तक कई उद्योगों को बदल सकती हैं। इस शोध को फिनलैंड रिसर्च काउंसिल, फ्रेंच नेशनल रिसर्च एजेंसी और यूरोपियन रिसर्च काउंसिल द्वारा वित्तपोषित किया गया है।