Представьте себе суперкомпьютеры, которые работают со светом, а не с электричеством. Это прорыв, которого добились две европейские исследовательские группы, продемонстрировав, как интенсивные лазерные импульсы через ультратонкие стеклянные волокна могут выполнять вычисления, подобные тем, что выполняет ИИ, в тысячи раз быстрее, чем традиционная электроника. Их система не просто побивает рекорды скорости, она достигает почти современных результатов в таких задачах, как распознавание изображений, и всё это менее чем за триллионную долю секунды.
Исследователи создали оптическую вычислительную систему, которая использует сверхбыстрые лазерные импульсы для выполнения задач в стиле ИИ с поразительной скоростью и эффективностью. Этот новый метод превосходит электронику и открывает путь к более экологичным и быстрым машинам.
Исследование, проведённое в Университете Тампере и Мари и Луи Пастера в Безансоне, продемонстрировало, как лазерный свет внутри тонких стеклянных волокон может имитировать процесс обработки информации искусственным интеллектом (ИИ). В их работе изучался особый класс вычислительной архитектуры, известный как «экстремальная обучающая машина», подход, вдохновлённый нейронными сетями.
Вместо использования традиционной электроники и алгоритмов вычисления осуществляются за счёт нелинейного взаимодействия между интенсивными световыми импульсами и стеклом.
Традиционная электроника приближается к своим пределам с точки зрения пропускной способности, скорости передачи данных и энергопотребления. Модели ИИ становятся всё больше, они потребляют больше энергии, а электроника может обрабатывать данные только с определённой скоростью. С другой стороны, оптические волокна могут преобразовывать входные сигналы в тысячи раз быстрее и усиливать незначительные различия за счёт экстремальных нелинейных взаимодействий, чтобы сделать их различимыми.
На пути к эффективным вычислениям
В своей недавней работе исследователи использовали фемтосекундные лазерные импульсы (в миллиард раз короче, чем вспышка фотоаппарата) и оптическое волокно, удерживающее свет на площади, меньшей, чем толщина человеческого волоса, чтобы продемонстрировать принцип работы оптической системы ELM. Импульсы достаточно короткие, чтобы содержать большое количество волн разной длины или цветов. Отправляя эти сигналы в волокно с относительной задержкой, закодированной в соответствии с изображением, они показывают, что результирующий спектр длин волн на выходе из волокна, преобразованный в результате нелинейного взаимодействия света и стекла, содержит достаточно информации для классификации рукописных цифр (например, тех, что используются в популярном наборе данных для ИИ MNIST). По словам исследователей, лучшие системы достигали точности более 91%, близкой к современным цифровым методам, менее чем за одну пикосекунду.
Примечательно, что наилучшие результаты достигались не при максимальном уровне нелинейного взаимодействия или сложности, а при тонком балансе между длиной волокна, дисперсией (разницей в скорости распространения между разными длинами волн) и уровнем мощности. Используя потенциал света, это исследование может открыть путь к новым способам вычислений и более эффективным архитектурам.
Эта работа демонстрирует, как фундаментальные исследования в области нелинейной волоконной оптики могут привести к появлению новых подходов к вычислениям. Объединяя физику и машинное обучение, открываются новые пути к созданию сверхбыстрого и энергоэффективного аппаратного обеспечения для ИИ.
Исследование объединяет нелинейную волоконную оптику и искусственный интеллект для изучения новых типов вычислений. В будущем их целью будет создание оптических систем на чипе, которые смогут работать в режиме реального времени и за пределами лаборатории. Потенциальные области применения варьируются от обработки сигналов в реальном времени до мониторинга окружающей среды и высокоскоростного логического вывода с помощью ИИ.
