menu
close

Sztuczna inteligencja z prędkością światła: Europejskie zespoły przełamują bariery obliczeniowe dzięki światłowodom

Naukowcy z Uniwersytetu w Tampere oraz Uniwersytetu Marii i Ludwika Pasteura wykazali, że impulsy laserowe przesyłane przez ultracienkie światłowody mogą wykonywać obliczenia AI tysiące razy szybciej niż tradycyjna elektronika. Ich przełomowy system osiąga niemal najwyższe wyniki w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazów w czasie krótszym niż bilionowa część sekundy, co może zrewolucjonizować szybkość i efektywność energetyczną przetwarzania AI. Technologia ta może doprowadzić do powstania nowej generacji optycznych systemów obliczeniowych, które pokonają ograniczenia przepustowości i zużycia energii typowe dla konwencjonalnej elektroniki.
Sztuczna inteligencja z prędkością światła: Europejskie zespoły przełamują bariery obliczeniowe dzięki światłowodom

W przełomowym osiągnięciu, które może odmienić przyszłość sztucznej inteligencji, dwa europejskie zespoły badawcze z powodzeniem wykorzystały moc światła do stworzenia ultraszybkich systemów obliczeniowych AI opartych na zwykłych światłowodach.

Wspólne badania, prowadzone przez dr Mathilde Hary z Uniwersytetu w Tampere (Finlandia) oraz dr. Andrieja Ermolaeva z Uniwersytetu Marii i Ludwika Pasteura (Francja), pokazują, jak intensywne impulsy laserowe przesyłane przez cienkie światłowody mogą naśladować działanie sieci neuronowych z niespotykaną dotąd szybkością.

"Zamiast używać konwencjonalnej elektroniki i algorytmów, obliczenia realizowane są dzięki nieliniowej interakcji pomiędzy intensywnymi impulsami światła a szkłem" – wyjaśniają Hary i Ermolaev. Ich system implementuje szczególną klasę architektury obliczeniowej znaną jako Extreme Learning Machine, inspirowaną sieciami neuronowymi.

Naukowcy osiągnęli imponujące rezultaty – dokładność testów przekroczyła 91% w zadaniach rozpoznawania obrazów, przy prędkościach liczonych w femtosekundach, czyli milionowych częściach miliardowej sekundy. To oznacza przetwarzanie tysięcy razy szybsze niż w obecnych systemach elektronicznych.

Przełom następuje w kluczowym momencie, gdy tradycyjna elektronika zbliża się do granic możliwości w zakresie przepustowości, transferu danych i zużycia energii. Wraz ze wzrostem złożoności i zapotrzebowania na energię przez modele AI, branża stoi przed poważnymi wyzwaniami w skalowaniu obecnych technologii.

"Nasze modele pokazują, jak dyspersja, nieliniowość, a nawet szum kwantowy wpływają na wydajność, dostarczając kluczowej wiedzy do projektowania kolejnej generacji hybrydowych, optyczno-elektronicznych systemów AI" – podkreśla Ermolaev. Zespół badawczy zamierza w przyszłości opracować zintegrowane systemy optyczne na chipach, które będą działać w czasie rzeczywistym poza laboratorium.

Konsekwencje odkrycia wykraczają daleko poza badania akademickie. Potencjalne zastosowania obejmują przetwarzanie sygnałów w czasie rzeczywistym, monitoring środowiska czy ultraszybkie wnioskowanie AI. W sytuacji, gdy centra danych zmagają się z ogromnym zapotrzebowaniem na energię przez współczesne systemy AI, obliczenia fotoniczne oferują obiecującą drogę do bardziej zrównoważonej i znacznie szybszej sztucznej inteligencji.

Projekt, finansowany przez Fińską Radę ds. Badań Naukowych, Francuską Narodową Agencję Badawczą oraz Europejską Radę ds. Badań Naukowych, stanowi istotny krok w kierunku praktycznych obliczeń optycznych – dziedziny, w którą w ciągu ostatnich pięciu lat zainwestowano niemal 3,6 miliarda dolarów, gdy firmy ścigają się w opracowywaniu alternatyw dla tradycyjnych systemów krzemowych.

Source:

Latest News