MIT razvio fotonski procesor za AI sa brzinom i efikasnošću bez presedana 

Tim naučnika sa Massachusetts Institute of Technology (MIT) konstruisao je inovativni fotonski procesor koji obavlja računanja koristeći svetlost umesto elektrona. Prema izveštaju MIT News-a, ovaj čip je izveo složene zadatke mašinskog učenja sa impresivnom tačnošću i latencijom manjom od nanosekunde, što se prevodi u izuzetno brzo procesiranje informacija uz značajno nižu potrošnju energije.

Ovaj napredak ne predstavlja samo mali korak napred, već kvantni skok u potrazi za naprednim performansama veštačke inteligencije. Zadržavajući se potpuno u optičkom domenu do finalnog izlaza, istraživači su minimizovali energetske gubitke i postigli ultra-nisku latenciju. Takva efikasnost je ključna kada je brzina od suštinskog značaja, ne samo u pogledu računarske moći.

“Sad kada imamo end-to-end sistem koji može da pokrene neuronsku mrežu u optici, na vremenskoj skali nanosekunde, možemo početi da razmišljamo na višem nivou o primenama i algoritmima,” izjavio je Saumil Bandyopadhyay, vodeći autor rada i postdoktorand u NTT Research, Inc.

Mogućnosti ovog procesora ne prevazilaze samo brzinu, jer je takođe demonstrirao tačnost veću od 92% tokom operacija. Optički čip je obradio ključne računarske zadatke dubokih neuronskih mreža, koje obično zahtevaju robusnu kombinaciju linearne i nelinearne obrade—potonja je posebno izazovna za fotonske sisteme. Da bi rešili ovaj izazov, istraživači sa MIT-a uveli su nelinearne optičke funkcionalne jedinice (NOFUs), koje je Bandyopadhyay opisao kao energetski efikasnu kombinaciju elektronike i optike za implementaciju nelinearnih operacija na čipu.

Fotonski procesor uskoro u masovnoj proizvodnji

Napori tima rezultirali su čipom koji bi uskoro mogao ući u masovnu proizvodnju, budući da je izgrađen koristeći komercijalne proizvodne procese slične onima za CMOS računarske čipove. Sa skalabilnošću kao ciljem, budući koraci uključuju spajanje ove tehnologije sa svakodnevnom elektronikom i razvoj novih algoritama koji mogu dalje iskoristiti prednosti optike za brže i efikasnije sisteme učenja.

Prema rečima profesora Dirka Englunda, koji je učestvovao u projektu, takvi napori bi mogli objediniti računanje na “novim arhitekturama linearne i nelinearne fizike koje omogućavaju fundamentalno drugačiji odnos između računarske snage i potrebnog napora”.

Potencijal ove tehnologije nije ograničen samo na brze proračune—ona predstavlja sledeću epohu mašinskog učenja, sa primenama koje se protežu od autonomnih navigacionih sistema do naučnih otkrića i globalnih komunikacionih mreža velike brzine. Finansiranje od strane entiteta kao što su Nacionalna naučna fondacija SAD i Kancelarija za naučna istraživanja Vazduhoplovstva SAD naglašava strateški značaj i potencijal ovog najmodernijeg poduhvata.