Изследователи са постигнали пробив в развитието на изкуствения интелект, като са използвали светлина вместо електричество за извършване на изчисления.

Новият подход значително подобрява както скоростта, така и ефективността на машинното обучение на невронните мрежи - форма на AI, която има за цел да възпроизведе функциите, изпълнявани от човешкия мозък, за да се научи да изпълнява различни задачи без надзор.

Настоящите процесори, използвани за машинно обучение, са ограничени при извършване на сложни операции от мощността, необходима за обработка на данните. Колкото по-сложна е задачата, толкова по-обемни са данните и следователно по-големи са изискванията за мощност. Такива мрежи също са ограничени от бавното предаване на електронни данни между процесора и паметта.

Изследователи от университета „Джордж Вашингтон“ в САЩ откриха, че използването на фотони в процесорите на невронната мрежа може да преодолее тези ограничения и да създаде по-мощна и енергоефективна AI система.

Документ, описващ изследването, публикуван в авторитетното научно списание Applied Physics Reviews, разкрива, че техният TPU-базиран фотон е бил в състояние да изпълнява изчисления с доста по-висока скорост от стандартните TPU.

„Установихме, че интегрираните фотонни платформи, които включват ефективна оптична памет, могат да получат същите операции като тензорния процесор (TPU), но консумирайки само част от мощността и имайки по-висока пропускливост“, казва Марио Мискулио, един от авторите на статията.

„Когато са подходящо обучени, тези платформи могат да бъдат използвани за извършване на изчисления със светлинна скорост.“

Снимка: shutterstock

Виж още: Дигитално безсмъртие: кой иска да живее вечно?