menu
close

Computeren met Lichtsnelheid: Glasvezels Staan op Punt AI te Revolutioneren

Europese onderzoekers hebben aangetoond dat laserpulsen door ultradunne glasvezels AI-berekeningen duizenden keren sneller kunnen uitvoeren dan traditionele siliciumsystemen. De doorbraak, gerealiseerd door teams van de Universiteit van Tampere en Université Marie et Louis Pasteur, maakt gebruik van niet-lineaire interacties tussen licht en glas om informatie met ongekende snelheid te verwerken, terwijl mogelijk het energieverbruik wordt verminderd. Deze technologie kan de fundamentele hardware achter AI-systemen transformeren en de weg vrijmaken voor een nieuwe generatie lichtgestuurde supercomputers.
Computeren met Lichtsnelheid: Glasvezels Staan op Punt AI te Revolutioneren

In een baanbrekende ontwikkeling die de toekomst van kunstmatige intelligentie ingrijpend kan veranderen, hebben onderzoekers aangetoond dat glasvezels—dezelfde technologie die internet naar onze huizen brengt—binnenkort silicium kunnen vervangen als fundament voor AI-verwerkende systemen.

Het gezamenlijke onderzoek, geleid door dr. Mathilde Hary van de Universiteit van Tampere in Finland en dr. Andrei Ermolaev van de Université Marie et Louis Pasteur in Frankrijk, laat zien dat intense laserpulsen die door ultradunne glasvezels reizen, AI-achtige berekeningen kunnen uitvoeren met snelheden die duizenden keren hoger liggen dan die van traditionele elektronica.

"In plaats van conventionele elektronica en algoritmes te gebruiken, wordt de berekening uitgevoerd door gebruik te maken van de niet-lineaire interactie tussen intense lichtpulsen en het glas," leggen Hary en Ermolaev uit. Hun systeem hanteert een door neurale netwerken geïnspireerde aanpak, genaamd een Extreme Learning Machine, en behaalt bijna state-of-the-art resultaten bij taken zoals beeldherkenning in minder dan een biljoenste van een seconde.

Deze doorbraak biedt een antwoord op een groeiende uitdaging binnen de AI-ontwikkeling. Nu modellen steeds complexer worden, naderen traditionele siliciumsystemen hun grenzen qua bandbreedte, datadoorvoer en energieverbruik. Door licht te gebruiken in plaats van elektriciteit, kan deze optische rekenmethode de verwerkingssnelheden drastisch verhogen en mogelijk het energieverbruik verlagen—een cruciale vooruitgang nu datacenters worstelen met de snel stijgende energiebehoefte van AI-systemen.

De modellen van de onderzoekers tonen aan hoe factoren als dispersie, niet-lineariteit en zelfs quantumruis de prestaties beïnvloeden, wat essentiële kennis oplevert voor het ontwerpen van de volgende generatie hybride optisch-elektronische AI-systemen. "Dit werk laat zien hoe fundamenteel onderzoek in niet-lineaire vezeloptica kan leiden tot nieuwe benaderingen van computationele systemen. Door natuurkunde en machine learning te combineren, openen we nieuwe wegen naar ultrasnelle en energiezuinige AI-hardware," aldus de projectleiders.

Vooruitkijkend willen de teams optische systemen op chip ontwikkelen die in real-time buiten het laboratorium kunnen functioneren. Mogelijke toepassingen variëren van real-time signaalverwerking tot milieumonitoring en razendsnelle AI-inferentie—mogelijkheden die sectoren als telecommunicatie en autonome voertuigen kunnen transformeren. Het onderzoek wordt gefinancierd door de Onderzoeksraad van Finland, het Franse Nationaal Onderzoeksagentschap en de Europese Onderzoeksraad.

Source:

Latest News