Výskumníci dosiahli významný prelom v oblasti hardvéru umelej inteligencie, keď ukázali, že sklenené vlákna by mohli nahradiť kremík ako základ pre budúce generácie AI spracovacích systémov.
Spoločné výskumné tímy z Univerzity v Tampere (Fínsko) a Univerzity Marie et Louis Pasteur (Francúzsko) úspešne demonštrovali, že intenzívne laserové impulzy prechádzajúce ultra-tenkými sklenenými vláknami dokážu vykonávať výpočty podobné tým v AI s bezprecedentnou rýchlosťou. Ich práca, publikovaná v časopise Optics Letters, predstavuje novú architektúru výpočtov známu ako Extreme Learning Machine (ELM), inšpirovanú neurónovými sieťami.
"Namiesto použitia konvenčnej elektroniky a algoritmov sa výpočty dosahujú využitím nelineárnej interakcie medzi intenzívnymi svetelnými impulzmi a sklom," vysvetľujú postdoktorandi Dr. Mathilde Hary a Dr. Andrei Ermolaev, ktorí viedli štúdiu. Výskumníci použili femtosekundové laserové impulzy – miliardkrát kratšie než záblesk fotoaparátu – sústredené do priestoru menšieho než zlomok ľudského vlasu, aby demonštrovali svoj optický ELM systém.
Tento prístup prináša významné výhody oproti tradičným elektronickým výpočtom. Kým konvenčná elektronika naráža na limity v šírke pásma, priepustnosti dát a spotrebe energie, optické vlákna dokážu transformovať vstupné signály tisíckrát rýchlejšie a zosilniť aj nepatrné rozdiely prostredníctvom nelineárnych interakcií, aby boli rozpoznateľné.
Dôsledky pre AI sú zásadné. Ako AI modely naďalej rastú a spotrebúvajú čoraz viac energie, limity elektronického spracovania sú čoraz zreteľnejšie. Optické výpočty môžu ponúknuť riešenie dramatickým zvýšením rýchlosti spracovania a potenciálnym znížením spotreby energie – čo je kľúčové, keď AI systémy expandujú.
"Spájaním fyziky a strojového učenia otvárame nové cesty k ultrarýchlemu a energeticky efektívnemu AI hardvéru," hovorí profesor Goëry Genty, jeden z vedúcich výskumu. Tím plánuje v budúcnosti vyvinúť optické systémy na čipe, ktoré budú schopné pracovať v reálnom čase aj mimo laboratórnych podmienok.
Výskum, financovaný Fínskou radou pre výskum, Francúzskou národnou agentúrou pre výskum a Európskou výskumnou radou, poukazuje na potenciálne aplikácie od spracovania signálov v reálnom čase cez environmentálny monitoring až po vysokorýchlostné AI inferencie. Keďže tradičné kremíkové výpočty narážajú na fyzikálne limity, tento prelom v optických výpočtoch môže predstavovať budúcnosť AI technológií.