2021. 02. 09. - 09:40
Fény a mesterséges intelligencia forradalmasítására?
Egy nemzetközi kutatócsoport új fotonikus processzort mutatott be, mely képes a mesterséges intelligencia forradalmasítására.
Fény alkalmazásával léphet egy jóval magasabb szintre a mesterséges intelligencia? Egy nemzetközi kutatócsoport új, fotonikus processzort mutatott be, mely forradalmasíthatja a mesterséges intelligenciát. A kutatócsapathoz tartozott az Institut national de la recherche scientifique (INRS) professzora, Roberto Morandotti is – tudatta a Nature szakfolyóirat.
A mesterséges neurális hálózatok - az összekapcsolt mesterséges neuronok rétegei - nagy érdeklődésre tartanak számot bizonyos gépi tanulási feladatok, így a beszédfelismerés és az orvosi diagnózisok szempontjából. Olvasd el: Kibővített valóság - Így javíthatja a rák diagnózisát a mesterséges intelligencia
Az elektronikus számítástechnikai hardverek azonban valójában képességeik határához közelítenek - miközben a nagyobb számítási teljesítmény iránti igény folyamatosan növekszik. Olvasd el: Fénysebességgel tanulhatnak a gépek a mesterséges intelligencia-áttörés után
A fény forradalmasíthatja a mesterséges intelligenciát
A kutatók tehát az elektronok helyett fotonok felé fordultak, hogy az információkat fénysebességgel továbbíthassák. Kiderült: a fotonok az elektronoknál nemcsak sokkal gyorsabban képesek feldolgozni az információkat, hanem ezek képezik a jelenlegi Internet alapját is, ahol fontos elkerülni az úgynevezett elektronikusan szűk keresztmetszetet (egy optikai jel átalakítása elektronikus jellé és fordítva).
A számítási sebesség fokozása
A tervezett optikai neurális hálózat képes nagyméretű adatok és képek felismerésére és feldolgozására, rendkívül nagy számítási sebességgel: másodpercenként több mint tízezermilliárd műveletet hajt végre.
De hogyan lehetséges, hogy egy optikai frekvenciafésűt - egy fényforrást, amely sok, egyforma távolságban elhelyezkedő frekvencia üzemmódból áll -, beépítettek egy számítógépes chipbe és energiahatékony forrásként használták az optikai számításokhoz?
Mindezt Morandotti professzor, az integrált fotonika szakértője magyarázta el a Nature folyóiratban.
Az eszköz konvolúciónak nevezett mátrix-vektor szorzást hajt végre a képfeldolgozó alkalmazásokhoz. Ígéretes eredményeket mutat valós idejű, masszív-adat gépi tanulási feladatok esetében - ilyen például az arcok azonosítása a kamerákon vagy a patológiai azonosítás a klinikai letapogatási alkalmazásokban.
A kutatók megközelítése skálázható és betanítható olyan, igényes alkalmazásokhoz szükséges, bonyolultabb hálózatokhoz, mint például a vezető nélküli járművek és a valós idejű videófelismerés - lehetővé téve a már nem túl távoli jövőben az IoT-tal (Internet of Things – a tárgyak internete) való teljes integrációt.
László Adrienn
