Это значительный шаг на пути к созданию аппаратного обеспечения для общего искусственного интеллекта следующего поколения, основанного на оптических вычислениях, а не на электронике.
Тензорные операции — специальных векторных математических объектов, которые лежат в основе почти всех современных технологий, особенно искусственного интеллекта, но выходят за рамки привычной нам математики. Представьте себе математику, лежащую в основе вращения, разрезания или перестановки кубика Рубика в нескольких измерениях. В то время как люди и классические компьютеры должны выполнять эти операции поэтапно, свет может делать это одновременно.
Сегодня все задачи в области ИИ, от распознавания изображений до обработки естественного языка, основаны на тензорных операциях. Однако из-за стремительного роста объёмов данных традиционные цифровые вычислительные платформы, такие как графические процессоры, достигли предела в плане скорости, масштабируемости и энергопотребления.
Исследователи разработали новый подход, позволяющий выполнять сложные тензорные вычисления с помощью только лишь распространения света. В результате получается однократное тензорное вычисление, выполняемое со скоростью света.
«Наш метод выполняет те же операции, связанные со слоями памяти и свертки, что и современные графические процессоры, но делает это со скоростью света, — говорит доктор Юфэн Чжан из группы фотоники факультета электроники и наноинженерии Университета Аалто. — Вместо того чтобы полагаться на электронные схемы, мы используем физические свойства света для одновременного выполнения множества вычислений».
Для этого исследователи закодировали цифровые данные в амплитуде и фазе световых волн, фактически превратив числа в физические свойства оптического поля. Когда эти световые поля взаимодействуют и комбинируются, они естественным образом выполняют математические операции, такие как матричное и тензорное умножение, которые составляют основу алгоритмов глубокого обучения.
Используя свет с разными длинами волн, команда расширила этот подход, чтобы выполнять тензорные операции ещё более высокого порядка.
Ещё одним ключевым преимуществом этого метода является его простота. Оптические операции выполняются пассивно по мере распространения света, поэтому во время вычислений не требуется активное управление или электронное переключение.
«Этот подход можно реализовать практически на любой оптической платформе, — говорит профессор Чжипэй Сан, руководитель группы по фотонике в Университете Аалто. — В будущем мы планируем интегрировать эту вычислительную систему непосредственно в фотонные чипы, что позволит световым процессорам выполнять сложные задачи ИИ с чрезвычайно низким энергопотреблением.»