Az új, ultrakompakt, fényalapú chip fénysebességgel dolgozza fel az adatokat, nagy pontosságot mutatva be

Ahogy a mesterséges intelligencia modellek egyre összetettebbé válnak, a hagyományos elektronikus hardverek egyre nehezebben tudnak megfelelni a számítási sebesség és az energiaigényeknek. A hagyományos számítógépes chipek az információkat elektromosan töltött részecskék tologatásával dolgozzák fel, ami természeténél fogva jelentős hőt termel, és a hőtermelés során hatalmas mennyiségű energiát igényel. Ennek a számítási szűk keresztmetszetnek a leküzdésére a Sydney-i Egyetem kutatói olyan ultrakompakt fotonikus chipet terveztek, amely a matematikai számításokat fény segítségével végzi.

A kutatók ezt a processzort olyan fejlett számítógépes szimulációk segítségével tervezték meg, amelyek pontosan feltérképezik, hogy a fényhullámok hogyan lépnek kölcsönhatásba háromdimenziós terekben. Ez a tervezési módszer lehetővé teszi számukra, hogy apró, fizikai építőelemeket - amelyek mindegyike kisebb, mint egy fényhullámhossz - használjanak állítható adatpontokként. Ez a különleges megközelítés elképesztő, négyzetmilliméterenként nagyjából 400 millió paraméteres számítási sűrűséget eredményez. Az így létrejövő nanoszerkezetek hihetetlenül kicsik, mindössze néhány tíz mikrométeres átmérőjűek, ami nagyjából egy emberi hajszál szélességének felel meg.

Ahogy a fény áthalad ezeken a bonyolult nanoszerkezeteken, a chip fizikai geometriája automatikusan elvégzi a gépi tanuláshoz szükséges matematikai műveleteket. Mivel az egész rendszer a fotonok mozgása alapján működik, a számítások a másodperc billiomod része alatt végezhetők el.

A prototípus validálása érdekében a kutatócsoport a fotonikus neurális hálózatot több mint 10 000 orvosbiológiai kép, köztük mellkas-, mell- és hasi felvételek osztályozásával bízta meg. A rendszer fizikai kísérletekben körülbelül 90%-os, szimulációkban pedig akár 99%-os osztályozási pontosságot ért el. A mesterséges intelligencia képességeinek közvetlenül a nanoszintű struktúrákba való beágyazásával a kutatók egy rendkívül jól skálázható, energiahatékony platformot hoztak létre, amely drasztikusan csökkentheti a jövőbeli számítástechnikai infrastruktúra hatalmas környezeti lábnyomát.