Искусственный интеллект углубляется в повседневные технологии из-за систем распознавания людей на переводные услуги. Но сегодняшние модели ИИ требуют огромного количества энергии для функционирования, и энергоэффективность становится основным ограничителем для их будущего развития.
Исследователи из Университета Флориды предложили решение: новый чип, который использует не только электричество, но и свет для выполнения одной из самых решительных задач в машинном обучении.
Разработка основана на революционных операциях — математических расчетах, которые позволяют алгоритмам распознавать модели на изображениях, видео и текстах. Они занимают львиный пирог от ресурсов в работе ИИ. В новой архитектуре исследователи построили оптические элементы непосредственно в кремниевую площадку. Лазерный луч и микроскопические линзы выполняются быстрее, требуя значительно меньшей энергии.
«Способность выполнять ключевые расчеты для машинного обучения почти без потребления энергии является реальным прорывом, необходимым для создания возможностей ИИ в ближайшие годы».
Менеджер проекта профессор Фолкер Дж. Соргигер сказал, что возглавляя факультет полупроводниковой фотонии в Университете Флориды
Прототип уже показал практические результаты: в тестах он классифицирует рукописные цифры с точностью около 98%, что сопоставимо с обычными электронными чипами.
Система основана на двух парах линз плоских плоских структур Френель-ультра, похожих на те, которые используются в маяках, но каждый из них тоньше человеческих волос. Объективы выгравированы на чипе с использованием стандартных методов полупроводника. В расчетах данные преобразуются в лазерный свет, передаются через линзы, где выполняется математическая конверсия, а затем результат возвращается в цифровую форму для обработки с помощью моделей ИИ.
«Впервые такие оптические расчеты были реализованы на чипе и применяются непосредственно к нейронным сетям».
Подчеркивает Co -Author Hangbo Young, профессор -исследователь и член группы
Одним из ключевых преимуществ является возможность обрабатывать потоки данных. Для этой цели команда использует длину волны мультиплексирования: разные лазеры разных цветов могут проходить одновременно через объектив, выполняя несколько операций одновременно. Этот подход серьезно улучшает производительность системы.
Проект включает в себя специалистов из Института полупроводников Флоридского института, Калифорнийского университета Лос -Анджелеса и Университета Джорджа Вашингтона. Согласно Sorder, ведущие компании, такие как Nvidia, уже используют оптические компоненты в своих системах искусственного интеллекта, что означает, что переход новых технологий к коммерческим решениям может быть относительно быстрым.
«В ближайшем будущем оптические элементы станут частью любого чипа ИИ, который используется ежедневно, а расчеты оптического искусственного интеллекта являются следующим шагом».
набрал сортировку
Таким образом, новая разработка обещает значительно снизить потребление энергии, сохраняя при этом высокую вычислительную точность. Если технология выходит за рамки лаборатории, легкие чипы могут стать основой многих известных инструментов искусственного интеллекта — от офисных приложений до систем управления производством.
