Bilim kurgu filmleri geçek oluyor: Yapay zeka "ışık hızında" öğrenebilir

Araştırmacılar, hesaplamaları yerine getirirken elektrik yerine ışık kullanarak yapay zeka gelişiminde yeni bir atılım sağladı.

Yeni yaklaşım, makine öğrenimi sinir ağlarının hızını ve verimliliğini önemli ölçüde artırıyor. Bu ağlar, gözetim olmaksızın kendi kendine görev öğrenimini sağlamak için insan beyni fonksiyonlarını taklit etmeyi amaçlayan bir yapay zeka formu.

Makine öğrenimi için kullanılan mevcut işlemciler, karmaşık görevleri yerine getirirken veri işlemede ihtiyaç duyulan güç sebebiyle kısıtlanıyor. Görev ne kadar zeka gerektiren, veri ne kadar karmaşık olursa, güç ihtiyacı da o kadar yüksek oluyor.

Bu tür ağlar aynı zamanda işlemci ve hafıza arasında elektronik veri aktarımının yavaşlığıyla da sınırlı durumda.

ABD'deki George Washington Üniversitesi'nden araştırmacılar, sinir ağları (tansör) işlemci birimlerinde (TPU) foton kullanımının bu kısıtlamaları kaldırabileceğini ve hem daha güçlü hem de gücü daha verimli kullanan yapay zekalar yaratabileceğini keşfetti.

Bugün 'Applied Physics Reviews' adlı hakemli bilimsel dergide yayımlanan ve araştırmayı tanımlayan makalede, foton-bazlı TPU'nun, elektrikli TPU'dan 100 ile 1000 kat daha yüksek performans gösterebildiği ortaya konuluyor.

Makalenin yazarlarından Mario Miscuglio, "Yeterli optik hafıza entegre edebilen bütünleşik foton platformlarının, tansör işlemci birimi olarak aynı operasyonları gerçekleştirebildiğini ve bu sırada az güç harcayıp daha yüksek verimliliğe sahip olduğunu bulduk. Uygun bir zamanda eğitildiğinde (bu platformlar) ışık hızında etkileşim yapmak için kullanılabilir" dedi.

Yenilikçi işlemcinin potansiyel ticari uygulamaları arasında 5G ve 6G ağları ile büyük miktarda veri işlemekle görevli veri merkezleri bulunuyor.

Dr. Miscuglio, "Özelleşmiş fotonik işlemciler muazzam enerji tasarrufu sağlayabilir, tepki süresini iyileştirebilir ve veri merkezi trafiğini azaltabilir" dedi.