menu
close

AI rýchlosťou svetla: Európske tímy prekonávajú výpočtové bariéry pomocou sklenených vlákien

Výskumníci z Tamperskej univerzity a Univerzity Marie et Louis Pasteur predviedli, ako laserové pulzy prechádzajúce ultra tenkými sklenenými vláknami dokážu vykonávať AI výpočty tisíckrát rýchlejšie než tradičná elektronika. Ich prelomový systém dosahuje takmer špičkové výsledky v úlohách, ako je rozpoznávanie obrázkov, za menej ako bilióntinu sekundy, čo môže zásadne zmeniť rýchlosť a energetickú efektivitu AI spracovania. Táto technológia by mohla viesť k novej generácii optických výpočtových systémov, ktoré prekonajú limity šírky pásma a spotreby energie bežnej elektroniky.
AI rýchlosťou svetla: Európske tímy prekonávajú výpočtové bariéry pomocou sklenených vlákien

V prelomovom objave, ktorý môže zmeniť budúcnosť umelej inteligencie, sa dvom európskym výskumným tímom podarilo využiť silu svetla na vytvorenie ultra rýchlych AI výpočtových systémov s použitím bežných sklenených vlákien.

Na spoločnom výskume, ktorý viedli postdoktorandka Dr. Mathilde Hary z Tamperskej univerzity vo Fínsku a Dr. Andrei Ermolaev z Univerzity Marie et Louis Pasteur vo Francúzsku, bolo demonštrované, ako intenzívne laserové pulzy prechádzajúce tenkými sklenenými vláknami dokážu napodobniť operácie neurónových sietí v bezprecedentných rýchlostiach.

„Namiesto využívania konvenčnej elektroniky a algoritmov sa výpočty realizujú vďaka nelineárnej interakcii medzi intenzívnymi svetelnými pulzmi a sklom,“ vysvetľujú Hary a Ermolaev. Ich systém implementuje špecifickú triedu výpočtovej architektúry známu ako Extreme Learning Machine, inšpirovanú neurónovými sieťami.

Výskumníci dosiahli pozoruhodné výsledky – presnosť testov presiahla 91 % v úlohách rozpoznávania obrázkov, pričom systém pracoval v časoch meraných vo femtosekundách – milióntinách miliardtiny sekundy. To predstavuje spracovanie tisíckrát rýchlejšie než dnešné elektronické systémy.

Tento prelom prichádza v kľúčovom období, keď tradičná elektronika naráža na limity v oblasti šírky pásma, priepustnosti dát a spotreby energie. S rastúcou zložitosťou a energetickou náročnosťou AI modelov čelí odvetvie významným výzvam pri škálovaní súčasných technológií.

„Naše modely ukazujú, ako disperzia, nelinearita a dokonca kvantový šum ovplyvňujú výkon, čo poskytuje kľúčové poznatky pre návrh ďalšej generácie hybridných opticko-elektronických AI systémov,“ uviedol Ermolaev. Výskumný tím má za cieľ v budúcnosti vyvinúť optické systémy na čipe, ktoré budú schopné pracovať v reálnom čase mimo laboratórneho prostredia.

Dôsledky tohto objavu presahujú rámec akademického výskumu. Potenciálne aplikácie siahajú od spracovania signálov v reálnom čase cez environmentálny monitoring až po vysokorýchlostné AI inferencie. Keďže dátové centrá zápasia s obrovskými energetickými nárokmi moderných AI systémov, fotonické výpočty ponúkajú sľubnú cestu k udržateľnejšej a dramaticky rýchlejšej umelej inteligencii.

Projekt, financovaný Fínskou radou pre výskum, Francúzskou národnou agentúrou pre výskum a Európskou radou pre výskum, predstavuje významný krok smerom k praktickému optickému výpočtovému systému – oblasti, do ktorej bolo za posledných päť rokov investovaných takmer 3,6 miliardy dolárov, keď firmy súťažia o vývoj alternatív k tradičným kremíkovým systémom.

Source:

Latest News