Florida Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, yapay zeka sistemlerinin enerji verimliliğini artırabilecek yeni bir silikon çip geliştirdi. Bu çip, yapay zekanın en çok enerji tüketen işlemlerinden biri olan konvolüsyon işlemlerini gerçekleştirmek için elektrik yerine lazer ışığı ve mikroskobik Fresnel lensler kullanıyor.
Advanced Photonics dergisinde yayımlanan araştırmaya göre, çip, makine öğreniminde önemli bir yere sahip olan konvolüsyon işlemlerini gerçekleştirmek üzere tasarlandı. Konvolüsyon işlemleri, yapay zeka sistemlerinin resim, video ve metinlerdeki desenleri algılamasını sağlıyor. Optik bileşenlerin doğrudan silikon çipe entegre edilmesiyle, araştırmacılar lazer ışığı kullanarak konvolüsyonları gerçekleştiren bir sistem yarattılar. Bu sayede enerji tüketimi önemli ölçüde azaltılırken işlem hızı da artırılıyor.
Çalışma lideri ve Florida Üniversitesi’nde Yarı İletken Fotonik Rhines Bağışlı Profesörü olan Volker J. Sorger, “Temel bir makine öğrenimi hesaplamasını neredeyse sıfır enerjiyle yapmak, gelecekteki yapay zeka sistemleri için bir atılım niteliğindedir,” dedi. Sorger, “Bu, yapay zeka yeteneklerini önümüzdeki yıllarda artırmaya devam etmek için kritik öneme sahip” diye ekledi.
Prototip testlerinde, çip el yazısıyla yazılmış rakamları yaklaşık %98 doğrulukla sınıflandırdı. Bu oran, geleneksel elektronik çiplerle karşılaştırılabilir düzeyde. Sistemde, standart yarı iletken üretim teknikleri kullanılarak üretilen iki set minyatür Fresnel lensi kullanılıyor. Bu lensler, bir insan saçından daha ince ve doğrudan çipin üzerine işlenmiş durumda.
Konvolüsyon işlemini gerçekleştirmek için, makine öğrenimi verileri ilk olarak çip üzerinde lazer ışığına dönüştürülüyor. Işık, matematiksel dönüşümü gerçekleştiren Fresnel lenslerden geçiyor. Sonuç, yapay zeka görevini tamamlamak için tekrar dijital sinyale dönüştürülüyor.
UF’de Sorger’in grubunda araştırma görevlisi profesörü ve çalışmanın ortak yazarı olan Hangbo Yang, “Bu, birinin bu tür bir optik hesaplamayı bir çipe yerleştirip bir yapay zeka sinir ağına uyguladığı ilk seferdir,” dedi.
Ekip ayrıca, çipin farklı renklerdeki lazerler kullanarak aynı anda birden fazla veri akışını işleyebileceğini de gösterdi. Bu teknik, dalga boyu çoklaması olarak biliniyor. Yang, “Aynı anda lensten geçen birden fazla dalga boyuna veya ışık rengine sahip olabiliriz,” dedi ve ekledi: “Bu, fotoniğin önemli bir avantajı.”
Araştırma, Florida Yarı İletken Enstitüsü, UCLA ve George Washington Üniversitesi iş birliğiyle yürütüldü. Sorger, NVIDIA gibi çip üreticilerinin zaten yapay zeka sistemlerinin bazı bölümlerinde optik öğeler kullandığına dikkat çekti. Bu durum, bu yeni teknolojinin entegre edilmesini kolaylaştırabilir.
Sorger, “Yakın gelecekte, çip tabanlı optikler, günlük olarak kullandığımız her yapay zeka çipinin önemli bir parçası haline gelecek,” dedi. “Ve optik yapay zeka hesaplama bir sonraki adım.”
