In een baanbrekende ontwikkeling die de toekomst van kunstmatige intelligentie kan transformeren, zijn twee Europese onderzoeksteams erin geslaagd de kracht van licht te benutten om ultrasnelle AI-computersystemen te creëren met behulp van gewone glasvezels.
Het gezamenlijke onderzoek, geleid door postdoctorale onderzoekers 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 hoe intense laserpulsen die door dunne glasvezels reizen, de werking van neurale netwerken kunnen nabootsen met ongekende snelheden.
"In plaats van conventionele elektronica en algoritmes te gebruiken, wordt de berekening uitgevoerd door te profiteren van de niet-lineaire interactie tussen intense lichtpulsen en het glas," leggen Hary en Ermolaev uit. Hun systeem implementeert een specifiek type computerarchitectuur, bekend als een Extreme Learning Machine, geïnspireerd op neurale netwerken.
De onderzoekers behaalden opmerkelijke resultaten, met testnauwkeurigheden van meer dan 91% bij beeldherkenningstaken, terwijl ze werkten op snelheden gemeten in femtoseconden—miljoensten van een miljardste van een seconde. Dit betekent dat de verwerking duizenden keren sneller verloopt dan bij de huidige elektronische systemen.
De doorbraak komt op een cruciaal moment nu traditionele elektronica haar grenzen bereikt qua bandbreedte, datadoorvoer en energieverbruik. Nu AI-modellen steeds complexer en energie-intensiever worden, staat de industrie voor grote uitdagingen om de huidige technologieën op te schalen.
"Onze modellen laten zien hoe dispersie, niet-lineariteit en zelfs kwantumruis de prestaties beïnvloeden, wat cruciale kennis oplevert voor het ontwerpen van de volgende generatie hybride optisch-elektronische AI-systemen," merkt Ermolaev op. Het onderzoeksteam streeft ernaar uiteindelijk optische systemen op een chip te bouwen die in realtime buiten het laboratorium kunnen functioneren.
De implicaties reiken veel verder dan academisch onderzoek. Potentiële toepassingen variëren van realtime signaalverwerking tot milieumonitoring en razendsnelle AI-inferentie. Nu datacenters worstelen met het enorme stroomverbruik van moderne AI-systemen, biedt fotonische computing een veelbelovende weg naar duurzamere en aanzienlijk snellere kunstmatige intelligentie.
Het project, gefinancierd door de Finse Onderzoeksraad, het Franse Nationaal Onderzoeksagentschap en de Europese Onderzoeksraad, betekent een belangrijke stap richting praktische optische computing—een vakgebied waarin de afgelopen vijf jaar bijna 3,6 miljard dollar is geïnvesteerd, terwijl bedrijven wedijveren om alternatieven te ontwikkelen voor traditionele, op silicium gebaseerde systemen.