menu
close

Výpočty rýchlosťou svetla: Sklenené vlákna môžu revolučne zmeniť AI

Európski vedci preukázali, že laserové impulzy prechádzajúce ultra tenkými sklenenými vláknami dokážu vykonávať AI výpočty tisíckrát rýchlejšie než tradičné kremíkové systémy. Tento prelom, ktorý dosiahli tímy z univerzít v Tampere a na Université Marie et Louis Pasteur, využíva nelineárne interakcie medzi svetlom a sklom na spracovanie informácií bezprecedentnou rýchlosťou a zároveň potenciálne znižuje spotrebu energie. Technológia by mohla zásadne zmeniť hardvér poháňajúci AI systémy a umožniť novú generáciu superpočítačov založených na svetle.
Výpočty rýchlosťou svetla: Sklenené vlákna môžu revolučne zmeniť AI

V prelomovom objave, ktorý môže zásadne ovplyvniť budúcnosť umelej inteligencie, vedci ukázali, že sklenené vlákna – rovnaká technológia, ktorá nám prináša internet do domácností – by čoskoro mohli nahradiť kremík ako základ AI výpočtových systémov.

Spoločný výskum pod vedením Dr. Mathilde Hary z Univerzity v Tampere vo Fínsku a Dr. Andreia Ermolaeva z Université Marie et Louis Pasteur vo Francúzsku preukázal, že intenzívne laserové impulzy prechádzajúce ultra tenkými sklenenými vláknami dokážu vykonávať výpočty podobné AI tisíckrát rýchlejšie než tradičná elektronika.

„Namiesto využívania konvenčnej elektroniky a algoritmov sa výpočty realizujú vďaka nelineárnej interakcii medzi intenzívnymi svetelnými impulzmi a sklom,“ vysvetľujú Hary a Ermolaev. Ich systém implementuje prístup inšpirovaný neurónovými sieťami, nazývaný Extreme Learning Machine, pričom dosahuje takmer špičkové výsledky v úlohách ako rozpoznávanie obrázkov za menej než trilióntinu sekundy.

Tento prelom rieši rastúcu výzvu vo vývoji AI. Ako sa modely stávajú čoraz zložitejšími, tradičné kremíkové systémy narážajú na limity v šírke pásma, priepustnosti dát a spotrebe energie. Využitím svetla namiesto elektriny by tento optický výpočtový prístup mohol dramaticky zvýšiť rýchlosť spracovania a zároveň potenciálne znížiť energetické nároky – čo je kľúčový pokrok v čase, keď dátové centrá zápasia so stúpajúcimi energetickými požiadavkami AI systémov.

Modely vedcov ukazujú, ako faktory ako disperzia, nelinearita či dokonca kvantový šum ovplyvňujú výkon, čím poskytujú zásadné poznatky pre návrh ďalšej generácie hybridných opticko-elektronických AI systémov. „Táto práca demonštruje, ako základný výskum v oblasti nelineárnej optiky vlákien môže poháňať nové prístupy k výpočtom. Prepájaním fyziky a strojového učenia otvárame nové cesty k ultrarýchlemu a energeticky efektívnemu AI hardvéru,“ hovoria vedúci projektu.

Do budúcnosti sa tímy zameriavajú na vývoj optických systémov na čipe, ktoré budú schopné pracovať v reálnom čase mimo laboratórneho prostredia. Potenciálne aplikácie siahajú od spracovania signálov v reálnom čase cez environmentálny monitoring až po vysokorýchlostné AI inferencie – schopnosti, ktoré môžu transformovať odvetvia od telekomunikácií až po autonómne vozidlá. Výskum je financovaný Radou pre výskum Fínska, Francúzskou národnou agentúrou pre výskum a Európskou výskumnou radou.

Source:

Latest News