menu
close

AI brzinom svjetlosti: Europski timovi probijaju računalne granice pomoću staklenih vlakana

Istraživači sa Sveučilišta Tampere i Sveučilišta Marie et Louis Pasteur pokazali su kako laserski impulsi kroz ultra-tanka staklena vlakna mogu izvoditi AI izračune tisućama puta brže od tradicionalne elektronike. Njihov revolucionarni sustav postiže gotovo najmodernije rezultate u zadacima poput prepoznavanja slika u manje od trilijuntog dijela sekunde, što bi moglo potpuno promijeniti brzinu i energetsku učinkovitost AI obrade. Ova tehnologija može dovesti do nove generacije optičkih računalnih sustava koji prevladavaju ograničenja propusnosti i potrošnje energije konvencionalne elektronike.
AI brzinom svjetlosti: Europski timovi probijaju računalne granice pomoću staklenih vlakana

U revolucionarnom razvoju koji bi mogao transformirati budućnost umjetne inteligencije, dva europska istraživačka tima uspješno su iskoristila snagu svjetlosti za stvaranje ultra-brzih AI računalnih sustava koristeći obična staklena vlakna.

Zajedničko istraživanje, koje vode postdoktorandica dr. Mathilde Hary sa Sveučilišta Tampere u Finskoj i dr. Andrei Ermolaev sa Sveučilišta Marie et Louis Pasteur u Francuskoj, pokazuje kako intenzivni laserski impulsi koji prolaze kroz tanka staklena vlakna mogu oponašati rad neuronskih mreža neviđenim brzinama.

"Umjesto korištenja konvencionalne elektronike i algoritama, izračun se postiže iskorištavanjem nelinearne interakcije između intenzivnih svjetlosnih impulsa i stakla", objašnjavaju Hary i Ermolaev. Njihov sustav implementira posebnu klasu računalne arhitekture poznatu kao Extreme Learning Machine, inspiriranu neuronskim mrežama.

Istraživači su postigli izvanredne rezultate, s točnošću testiranja većom od 91% u zadacima prepoznavanja slika, pri brzinama mjerenim u femtosekundama—milijuntim dijelovima milijarditog dijela sekunde. To predstavlja obradu tisućama puta bržu od današnjih elektroničkih sustava.

Ovo otkriće dolazi u ključnom trenutku jer se tradicionalna elektronika približava svojim granicama u pogledu propusnosti, prijenosa podataka i potrošnje energije. Kako AI modeli postaju sve složeniji i zahtjevniji za energiju, industrija se suočava sa značajnim izazovima u skaliranju postojećih tehnologija.

"Naši modeli pokazuju kako disperzija, nelinearnost pa čak i kvantna buka utječu na performanse, pružajući ključna saznanja za dizajn nove generacije hibridnih optičko-elektroničkih AI sustava", ističe Ermolaev. Istraživački tim ima za cilj u konačnici razviti optičke sustave na čipu koji mogu raditi u stvarnom vremenu izvan laboratorijskih uvjeta.

Implikacije ovog otkrića daleko nadilaze akademska istraživanja. Potencijalne primjene kreću se od obrade signala u stvarnom vremenu do praćenja okoliša i visokobrzinskog AI zaključivanja. Kako se podatkovni centri bore s golemim energetskim zahtjevima suvremenih AI sustava, fotoničko računalstvo nudi obećavajući put prema održivijoj i znatno bržoj umjetnoj inteligenciji.

Projekt, financiran od strane Finskog istraživačkog vijeća, Francuske nacionalne istraživačke agencije i Europskog istraživačkog vijeća, predstavlja značajan korak prema praktičnom optičkom računalstvu—području u koje je u posljednjih pet godina uloženo gotovo 3,6 milijardi dolara dok tvrtke žure razviti alternative tradicionalnim silicijskim sustavima.

Source:

Latest News