Fotonik çip yapay zekayı yeniden tanımlayacak: Gerçek zamanlı öğreniyor

Xidian Üniversitesi araştırmacıları, tamamen ışık tabanlı süreçlerle hem öğrenebilen hem de karar verebilen fotonik hesaplama çipleri geliştirdi. Çipler, otonom sürüş ve robotik sistemlerde kullanılabilecek GPU sınıfı verimlilik ve 320 pikosaniyelik işlem gecikmesiyle yeni bir hesaplama çağının kapısını aralıyor.

Çin'deki Xidian Üniversitesi'nden araştırmacılar, fotonik sivri uçlu sinir sistemlerinin temel sınırlamalarını aşan yeni nesil hesaplama çipleri geliştirdi. Optica dergisinde yayınlanan çalışmada ekip, büyük ölçekli programlanabilir fotonik nöromorfik bir hesaplama sistemi tanımlayarak bu sistemin optik alanda hem doğrusal hem de doğrusal olmayan hesaplamalar yapabildiğini kanıtladı.ELEKTRONİĞE GEREK KALMADIAraştırmanın lideri Shuiying Xiang, önceki sistemlerin temel açmazını şöyle özetledi: "Fotonik sivri uçlu sinir sistemleri sinir sinyallemesini taklit etmek için kısa optik darbeler kullanır; ancak öğrenmeyi ve karar vermeyi mümkün kılan doğrusal olmayan adımlar, sinyalin elektronik sinyallere dönüştürülmesini gerektiriyordu. Bu gecikmeye yol açıyor ve fotoniğin hız ile enerji avantajlarını baltalıyordu." Yeni sistem bu dönüştürme adımını tamamen ortadan kaldırıyor.272 PARAMETRELİ İKİ ÇİPLİ YAPISistem, 272 eğitilebilir parametreye sahip 16 kanallı fotonik nöromorfik bir çip içeriyor. Bu yapı, aynı anda birden fazla optik sinyal akışını işleme ve öğrenme yoluyla bağlantıları ayarlama kapasitesi sunuyor. Araştırmacılar ayrıca modellerin önce yazılımda, ardından çipin kendisinde eğitilebildiği ve son olarak ince ayar yapılabildiği bir donanım-yazılım işbirlikçi çerçevesi de geliştirdi.DİREK DENGESİNDEN SARKAÇ KONTROLÜNEEkip, sistemi iki klasik kıyaslama göreviyle test etti: hareketli bir araba üzerinde direk dengeleme (CartPole) ve sarkaçı asılı konumdan dik konuma getirip dengede tutma (Pendulum). Sonuçlar çarpıcı çıktı; donanım kararları yazılımın verdiği kararlara kıyasla CartPole'de yalnızca yüzde 1,5, Pendulum'da ise yalnızca yüzde 2 sapma gösterdi.GPU SINIFINDA VERİMLİLİK, 320 PİKOSANİYEDE HESAPLAMAPerformans rakamları da dikkat çekici. Fotonik doğrusal hesaplama için watt başına saniyede 1,39 tera işlem enerji verimliliği elde edildi; bu değer sistemi doğrudan GPU sınıfı aralığına taşıyor. Çip üzerindeki işlem gecikmesi ise yalnızca 320 pikosaniye, yani tek bir hesaplama 320 trilyonda bir saniyede tamamlanıyor.SIRADA 128 KANALLI SİSTEM VARAraştırmacıların bir sonraki hedefi, nöromorfik otonom navigasyon gibi daha karmaşık görevleri çözebilecek 128 kanallı tam işlevli bir fotonik sinir ağı çipi tasarlamak. Xiang, sistemin otonom sürüş ve somutlaştırılmış zeka uygulamaları için güçlü bir aday olduğunu vurguluyor.