In een belangrijke stap voorwaarts in de computertechnologie hebben Europese onderzoekers met succes aangetoond hoe licht, in plaats van elektriciteit, kan worden ingezet om kunstmatige intelligentie-berekeningen uit te voeren met ongekende snelheden.
Het baanbrekende onderzoek, uitgevoerd door Dr. Mathilde Hary van de Finse Universiteit van Tampere en Dr. Andrei Ermolaev van het Franse Université Marie et Louis Pasteur, laat zien hoe intense laserpulsen die door ultradunne glasvezels reizen, het informatieverwerkingsproces van AI kunnen nabootsen – maar dan duizenden keren sneller dan conventionele elektronische systemen.
De onderzoekers maakten gebruik van een rekenarchitectuur die bekendstaat als een Extreme Learning Machine (ELM), geïnspireerd op neurale netwerken. Hun aanpak benut de niet-lineaire interactie tussen intense lichtpulsen en glas om complexe berekeningen uit te voeren. Bij tests met de MNIST-dataset van handgeschreven cijfers behaalde hun optische systeem indrukwekkende nauwkeurigheidspercentages van meer dan 91% in anomalie-dispersieregimes en 93% in normale dispersieregimes.
"Dit werk toont aan hoe fundamenteel onderzoek in niet-lineaire vezeloptica nieuwe benaderingen voor computation kan aandrijven," leggen professoren Goëry Genty en John M. Dudley uit, die het onderzoek superviseerden. "Door natuurkunde en machine learning te combineren, openen we nieuwe wegen naar ultrasnelle en energiezuinige AI-hardware."
De innovatie pakt kritieke beperkingen aan van traditionele elektronica, die hun fysieke grenzen naderen op het gebied van bandbreedte, datadoorvoer en energieverbruik. Nu AI-modellen exponentieel blijven groeien – volgens onderzoek van OpenAI verdubbelen ze ongeveer elke 3,5 maand in omvang – worden de energie-eisen voor het trainen en draaien van deze modellen steeds onhoudbaarder.
Potentiële toepassingen voor deze op licht gebaseerde rekentechnologie variëren van real-time signaalverwerking en milieumonitoring tot razendsnelle AI-inferentie. De onderzoekers streven ernaar uiteindelijk optische systemen op een chip te bouwen die in real-time buiten het laboratorium kunnen werken, wat mogelijk een revolutie teweegbrengt in datacenters, autonome voertuigen en andere AI-intensieve toepassingen.
Het project, gefinancierd door de Onderzoeksraad van Finland, het Franse Nationaal Onderzoeksagentschap en de Europese Onderzoeksraad, vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in computerparadigma's. Dit kan helpen om de groeiende energiecrisis in AI-computing aan te pakken en tegelijkertijd krachtigere en responsievere AI-systemen mogelijk te maken.