Yapay zekâ işlemede önemli bir sıçrama gerçekleştiren Avrupalı araştırmacılar, elektrik yerine ışık kullanarak benzeri görülmemiş hızlarda karmaşık hesaplamalar yapabilen yeni bir hesaplama yaklaşımı ortaya koydu.
Bu atılım, Finlandiya’daki Tampere Üniversitesi ile Fransa’daki Université Marie et Louis Pasteur ekiplerinin iş birliğinden doğdu. Araştırmacılar, femtosaniye lazer darbelerini (bir kamera flaşından milyar kat daha kısa süreli) ultra ince cam fiberler üzerinden yönlendirerek yapay zekâ benzeri hesaplamalar gerçekleştirdi. Bu başarının dikkat çekici yanı, işlemlerin hem hızı hem de verimliliği: Hesaplamalar bir pikosaniyeden kısa sürede tamamlanırken, yapay zekâ sistemleri için standart bir test olan MNIST el yazısı rakam tanıma benchmark’ında %91’in üzerinde doğruluk elde edildi.
"Bu çalışma, doğrusal olmayan fiber optiği alanındaki temel araştırmaların hesaplamada nasıl yeni yaklaşımlar doğurabileceğini gösteriyor," diyen araştırma liderleri Profesörler Goëry Genty, John Dudley ve Daniel Brunner, "Fizik ile makine öğrenmesini birleştirerek, son derece hızlı ve enerji verimli yapay zekâ donanımlarına giden yeni yollar açıyoruz," diye ekledi.
Sistem, birden fazla dalga boyu içeren lazer darbelerinin, insan saçından daha ince kesitli optik fiberler üzerinden gönderilmesiyle çalışıyor. Araştırmacılar, görüntü verilerine göre bu dalga boyları arasında göreli gecikmeler oluşturarak bilgiyi kodluyor. Işık fiber içinde ilerlerken, ışık ile cam arasındaki doğrusal olmayan etkileşim, kodlanan bilgiyi koruyacak ve işleyecek şekilde spektrumu dönüştürüyor.
İlginç bir şekilde, ekip en iyi performansın doğrusal olmayan etkileşimleri en üst düzeye çıkarmaktan değil, sistemin karmaşıklığında hassas bir denge bulmaktan geçtiğini keşfetti. Bu bulgu, gelecekteki fotonik hesaplama sistemlerinin geliştirilmesinde kritik bir rol oynayabilir.
Araştırmacılar şimdi, laboratuvar ortamı dışında gerçek zamanlı çalışabilecek çip üstü optik sistemler geliştirmeye odaklanıyor. Başarılı olunursa, bu teknoloji, mevcut elektronik sistemlere kıyasla enerji tüketimini büyük ölçüde azaltırken işlem hızlarını da katbekat artırarak yapay zekâ işlemede devrim yaratabilir.
Araştırma, "Limits of nonlinear and dispersive fiber propagation for an optical fiber-based extreme learning machine" başlıklı makaleyle Optics Letters dergisinde yayımlandı.