U značajnom iskoraku za računalnu tehnologiju, europski istraživači uspješno su pokazali kako se svjetlost, umjesto električne energije, može iskoristiti za izvođenje izračuna umjetne inteligencije neviđenim brzinama.
Revolucionarno istraživanje, koje su vodili dr. Mathilde Hary sa Sveučilišta Tampere u Finskoj i dr. Andrei Ermolaev sa Sveučilišta Marie et Louis Pasteur u Francuskoj, pokazuje kako intenzivni laserski pulsevi koji prolaze kroz ultra-tanka staklena vlakna mogu oponašati način na koji AI obrađuje informacije, ali tisućama puta brže od konvencionalnih elektroničkih sustava.
Istraživači su koristili računalnu arhitekturu poznatu kao Extreme Learning Machine (ELM), inspiriranu neuronskim mrežama. Njihov pristup koristi nelinearnu interakciju između intenzivnih svjetlosnih pulseva i stakla za izvođenje složenih izračuna. Prilikom testiranja na MNIST skupu rukom pisanih znamenki, njihov optički sustav postigao je impresivne stope točnosti iznad 91% u režimima anomalne disperzije i 93% u režimima normalne disperzije.
"Ovaj rad pokazuje kako temeljna istraživanja u nelinearnoj optici vlakana mogu potaknuti nove pristupe računalstvu", objasnili su profesori Goëry Genty i John M. Dudley, koji su nadzirali istraživanje. "Spajajući fiziku i strojno učenje, otvaramo nove putove prema ultrabrzom i energetski učinkovitom AI hardveru."
Ova inovacija rješava ključna ograničenja tradicionalne elektronike, koja se približava svojim fizičkim granicama u pogledu propusnosti, prijenosa podataka i potrošnje energije. Kako AI modeli nastavljaju eksponencijalno rasti—prema istraživanju OpenAI-a, udvostručujući se otprilike svakih 3,5 mjeseca—energetski zahtjevi za treniranje i izvođenje tih modela postaju sve neodrživiji.
Potencijalne primjene ove tehnologije računalstva temeljene na svjetlosti kreću se od obrade signala u stvarnom vremenu i praćenja okoliša do visokobrzinskih AI inferencija. Istraživači namjeravaju u konačnici razviti optičke sustave na čipu koji mogu raditi u stvarnom vremenu izvan laboratorijskih uvjeta, što bi moglo revolucionirati podatkovne centre, autonomna vozila i druge AI-intenzivne primjene.
Projekt su financirali Finski istraživački savjet, Francuska nacionalna istraživačka agencija i Europsko istraživačko vijeće, a predstavlja temeljni zaokret u računalnim paradigmama koji bi mogao pomoći u rješavanju rastuće energetske krize u AI računalstvu, istovremeno omogućujući snažnije i responzivnije AI sustave.