Dalam sebuah lompatan besar bagi pemrosesan kecerdasan buatan, para peneliti Eropa telah mendemonstrasikan pendekatan baru dalam komputasi yang menggunakan cahaya alih-alih listrik untuk melakukan perhitungan kompleks dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Terobosan ini berasal dari kolaborasi antara tim di Universitas Tampere, Finlandia, dan Université Marie et Louis Pasteur, Prancis, yang berhasil menggunakan denyut laser femtosekon (sepersejuta miliar detik, atau satu miliar kali lebih singkat dari kilatan kamera) yang diarahkan melalui serat kaca ultra-tipis untuk melakukan komputasi mirip AI. Keistimewaan pencapaian ini terletak pada kecepatan dan efisiensi prosesnya—menyelesaikan perhitungan dalam waktu kurang dari satu pikodetik sekaligus mencapai akurasi lebih dari 91% pada tolok ukur pengenalan digit tulisan tangan MNIST, sebuah standar pengujian untuk sistem AI.
"Penelitian ini menunjukkan bagaimana riset fundamental dalam optik serat nonlinier dapat mendorong pendekatan baru dalam komputasi," jelas para pemimpin riset, Profesor Goëry Genty, John Dudley, dan Daniel Brunner. "Dengan memadukan fisika dan pembelajaran mesin, kami membuka jalur baru menuju perangkat keras AI yang sangat cepat dan hemat energi."
Sistem ini bekerja dengan mengirimkan denyut laser yang mengandung banyak panjang gelombang melalui serat optik dengan penampang lebih kecil dari sehelai rambut manusia. Para peneliti mengenkripsi informasi dengan memperkenalkan jeda relatif antar panjang gelombang tersebut sesuai dengan data gambar. Saat cahaya bergerak melalui serat, interaksi nonlinier antara cahaya dan kaca mengubah spektrum dengan cara yang tetap mempertahankan dan memproses informasi yang telah dienkripsi.
Menariknya, tim menemukan bahwa performa optimal tidak dicapai dengan memaksimalkan interaksi nonlinier, melainkan dengan menemukan keseimbangan yang tepat dalam kompleksitas sistem. Wawasan ini bisa sangat penting untuk pengembangan sistem komputasi fotonik di masa depan.
Saat ini, para peneliti tengah mengembangkan sistem optik berbasis chip yang dapat beroperasi secara real-time di luar lingkungan laboratorium. Jika berhasil, teknologi ini berpotensi merevolusi pemrosesan AI dengan secara drastis mengurangi konsumsi energi sekaligus meningkatkan kecepatan pemrosesan beberapa kali lipat dibandingkan sistem elektronik saat ini.
Penelitian ini telah dipublikasikan di Optics Letters, dengan judul makalah "Limits of nonlinear and dispersive fiber propagation for an optical fiber-based extreme learning machine."