Tyrimų grupė iš Pensilvanijos universiteto padarė lemtingą tyrimo pažangą dirbtinės inteligencijos (AI) skaičiavimo srityje. Jie sukūrė naują, pažangią lustą, kuri naudoja šviesos bangas vietoje elektros energijos, atlikdama sudėtingus mateminius skaičiavimus būtinus AI algoritmų treniravimui. Ši naujovė žada dramatiškai padidinti kompiuterių apdorojimo greitį ir žymiai sumažinti jų energijos suvartojimą.
Inžinierių komanda sujungė Benjamin Franklin Medal Laureato Naderio Enghetos ir profesoriaus H. Nedwill Ramzio Naderio Enghetos nanoskopinio medžiagos manipuliavimo būdų su silicio fotinės (SiPh) platformos inovacija. Pasitelkdama silicio, kuris plačiai naudojamas kompiuterinių lustų gamyboje, savybes, ji pasiekė beprecedentį skaičiavimo greitį naudodama šviesą.
Skirtingai nuo tradicinių silicio ritinių, ši nauja lusta naudoja storio variacijas, kad kontroliuotų šviesos sklaidą visame grandinėje. Šios variacijos sukuria konkretų šviesos sklaidos modelį, leidžiantį greitai atlikti matematinius skaičiavimus. Šis pažangus atradimas galėtų pranokti dabartinių lustų projektavimo principų apribojimus, kurie remiasi dešimtmečiais senais principais.
Viena iš šios naujos lustos pagrindinių taikymų yra vektorių ir matricų daugyba, esminis matematinis veiksmas, naudojamas neuroninių tinklų kūrimui ir veikimui. Neuroniniai tinklai yra moderniųjų AI sistemų pagrindas. Implementavus šią lustą, treniravimo ir klasifikavimo užduotys gali būti pagreitintos, atveriant galimybes kurti dar galingesnes AI priemones.
Be skaičiavimo galimybių, ši lusta taip pat siūlo geresnes privatumo privalumus. Iškilus kelias skaičiavimams vienu metu, nebėra būtina laikyti jautrios informacijos kompiuterio darbinėje atmintyje. Ši savybė padaro ateities kompiuterius, naudojančius šią technologiją, netikėtai neperkalčiusiais, nes nebus esamos atminties, kurią gali išnaudoti įsilaužėliai.
Ši lemtinga tyrimo pažanga reiškia didelį žingsnį į priekį dirbtinės intelektinės skaičiavimo srityje. Šios naujos lustos siūlomo ultra-greito apdorojimo greičio ir energijos efektyvumo potencialas galėtų revoliucionizuoti įvairias pramonės šakas bei atverti naujas AI tyrimo ir plėtros galimybes. Kol tyrimų komanda tobulins ir tyrinės šios inovacijos galimybes, galime sulaukti ateities, kurioje AI skaičiavimai vyks šviesos greičiu.
The source of the article is from the blog papodemusica.com