Z tego artykułu dowiesz się:
- Jakie bariery fizyczne i ekonomiczne hamują rynkową ewolucję AI?
- Czym jest chip fotoniczny, który opracowali badacze z University of Sydney?
- Jakie fundamentalne różnice dzielą układy fotoniczne od tradycyjnych procesorów elektronicznych?
Sztuczna inteligencja rozwija się w bezprecedensowym tempie, jednak jej rynkowa ewolucja napotyka na twardą barierę fizyczną i ekonomiczną: potężne zużycie prądu oraz generowanie ogromnych ilości ciepła przez tradycyjne centra danych. Konieczność chłodzenia oznacza m.in. dodatkowe ogromne zużycie wody. Ale z pomocą przychodzi teraz nanofotonika. Zespół badawczy z University of Sydney pochwalił się na łamach prestiżowego czasopisma „Nature Communications” stworzeniem w pełni funkcjonalnego prototypu chipu, który do wykonywania operacji matematycznych – kluczowych w uczeniu maszynowym – wykorzystuje fotony zamiast elektronów.
Obliczenia bez emisji ciepła
Co w praktyce to oznacza? Układ ten wykonuje obliczenia w skali pikosekund, czyli bilionowych części sekundy. Jak tłumaczy prof. Xiaoke Yi, dyrektor Grupy Badawczej Fotoniki na australijskiej uczelni, przełom polega na osadzeniu modeli AI „bezpośrednio w nanoskalowych strukturach fotonicznych”, których grubość można porównać do ludzkiego włosa. Tradycyjne przesyłanie elektronów przez krzemowe i miedziane ścieżki nieodłącznie wiąże się z oporem i emisją ciepła. Manipulowanie światłem pozwala ten problem wyeliminować, automatyzując procesy obliczeniowe.
Czytaj więcej
Holenderski gigant ASML ogłosił, że jego najnowsze maszyny są gotowe do produkcji mniejszych i bardziej wydajnych układów scalonych. To technologic...
Technologia z antypodów nie jest tylko teoretycznym modelem. Aby dowieść jej użyteczności, badacze wytrenowali nanofotoniczną sieć neuronową, a następnie zlecili jej klasyfikację ponad 10 tys. obrazów biomedycznych, w tym skomplikowanych skanów MRI klatki piersiowej, brzucha i piersi. W warunkach eksperymentalnych chip osiągnął imponującą dokładność rzędu 90–99 proc. Zespół, wspierany przez Australian National Fabrication Facility, złożył już wniosek patentowy i pracuje nad komercyjnym skalowaniem rozwiązania.
