Dirbtinio intelekto algoritmų pavertimas beprotiškai greitu naudojant šviesos maitinamus lustus

ponia technika; Lustas Ben Davis, RO

Mažoje Bostono jūrų uosto rajone esančioje laboratorijoje, palaidotoje lazerių, lęšių, veidrodžių ir laidų raizgyne, yra mažytis lustas, kuris gali turėti didelį poveikį dirbtinio intelekto pasauliui.

Laboratorija priklauso Lengvumas , startuolis, kuriantis radikaliai naujo tipo AI greitintuvo lustą. Užuot naudoję elektronus, kad atliktų pagrindinius matematinius skaičiavimus, reikalingus mašininiam mokymuisi, įmonės prototipas naudoja šviesą.

Teoriškai informacijos perdavimas šviesos greičiu reiškia, kad toks įrenginys gali leisti dirbtinio intelekto algoritmams veikti šimtus kartų greičiau nei šiandienos geriausios AI lustai. Kadangi neapdorota kompiuterio galia labai keičia mašininį mokymąsi, tai gali reikšti daug galingesnius ir galingesnius algoritmus. Tačiau praktiškai optinio lusto greitis priklausys nuo to, kaip greitai ji gali sąveikauti su įprastais komponentais, pavyzdžiui, kompiuterio atmintimi. Be to, „Lightelligence“ turi parašyti algoritmus, kurie gali sumažinti sąrankos greitį.

Gilus mokymasis – mašininio mokymosi metodas, laisvai įkvėptas smegenų sujungimo būdo, pastaraisiais metais technologijų pramonę apėmė audrą. Jis pasirodė neįtikėtinai galingas treniruokliams atlikti tokias vertingas užduotis kaip vaizdų žymėjimas ir teksto vertimas. Tuo tarpu įmonės lenktyniauja, siekdamos taikyti metodą vis naudingesniais būdais.

Gilus mokymasis jau sukėlė komercinės veiklos bumą, susijusį su naujais lustų dizainais, optimizuotais pagrindiniams matematiniams skaičiavimams. Dabar atrodo, kad tai taip pat įkvepia iš esmės skirtingus požiūrius į skaičiavimą.

Neseniai lankiausi „Lightelligence“, kad susitikčiau su jos generaliniu direktoriumi Yichen Shen, pasitikinčiu 20 metų vyru. Vilkinu megztiniu ir plačiai išsišiepęs jis pristatė kiekvieną iš keliolikos įmonės darbuotojų, o paskui aprodė mane laboratorijoje.

Arash Hosseinzadeh iš Lightelligence dirba optiniame stende bendrovės laboratorijoje.

Shen paaiškino, kad šviesa suteikia pagrindinius AI pranašumus. Fotonai yra greitesni už elektronus, o jų judėjimas per lusto grandinę jo neperkaitins. Tačiau skaičiavimas naudojant šviesą taip pat yra labai sudėtingas. Ankstesnės pastangos sukurti optinius kompiuterių lustus žlugo, nes sunku optiškai imituoti tranzistorių ir dėl to, kad šviesa elgiasi mažiau nuspėjamai.

Tačiau lygtis keičiasi gilaus mokymosi eroje, sako Shen. Optiniai lustai puikiai tinka matricos daugybai atlikti – skaičiavimams, kurie yra esminiai gilaus mokymosi metu. Neuroniniai tinklai taip pat iš prigimties yra linijiniai, o optiniai įrenginiai pasižymi tiesiniais skaičiavimais.

Shen sako, kad jis ir jo kolegos iš Lightelligence neseniai išsiuntė savo pirmąjį galutinį lusto dizainą gamintojui ir tikisi, kad pirmieji lustai grįš po kelių savaičių. Manome, kad tai labai unikali ir įdomi galimybė išbandyti šią idėją, sako jis.

Tyrėjai tiria visas naujas medžiagų ir optikos galimybes. Anksčiau šiais metais UCLA mokslininkų komanda sukūrė naują giluminio mokymosi įrenginį, sukurtą 3-D spausdinant skirtingus refrakcijos polimerus. Išsami informacija apie komandos įrenginį, pavadintą difrakciniu giluminiu neuroniniu tinklu (D2NN), buvo paskelbta žurnale Science .

Tai neintuityvus gilaus mokymosi aspektas, kuris pakeitė mūsų požiūrį į fizinį ir optoelektroninį dizainą. Kai kurie iš jų veda prie naujų skaičiavimo būdų, sako Aydoganas Ozcanas , UCLA profesorius, vadovavęs darbui. Kai kurie iš jų lemia komponentų, sistemų, veikiančių kitaip nei tradicinės sistemos, projektavimą.

Technologijos komercializavimas dabar gali būti praktiškesnis nei anksčiau.

Danas Hutchinsonas, VLSI tyrimų analitikas, stebintis naujoviškus lustų dizainus, teigia, kad susidomėjimas naujomis optinėmis lustomis auga dėl pažangos kuriant ir gaminant įrenginius, naudojamus tinklui. Optinius lustus taip pat palyginti lengva ir pigu pagaminti, o tai sumažina kliūtis pradedantiesiems patekti į rinką, sako jis.

Vis dėlto „Lightelligence“ susidurs su dideliais iššūkiais. Zhangxi Tan, lustų pramonės veteranas ir kito lusto paleidimo įmonės vadovas, MŪSŲ technologija , sakoma, kad net jei lustas veiks taip, kaip žadėta, gali būti sunku jį pagaminti dideliu mastu. Bus iššūkis supakuoti ir išbandyti visiškai naują lusto dizainą, ypač kai nėra gerų programinės įrangos projektavimo įrankių tokiam optiniam įrenginiui. Šviesa yra labai elegantiška popieriuje, tačiau aplinkinės elektroninės grandinės – jūsų lazerių tvarkyklės, fotonų imtuvo grandinės, elektroniniai moduliatoriai – yra labai bjaurios, sako Tanas.

Nepaisant to, pastangos juda greitai.

Tik praėjusiais metais Shen buvo doktorantas, studijavęs fotonines medžiagas laboratorijoje Marinas Soljačičius MIT. Kartu su Soljačičiumi ir keletu kitų studentų jis paskelbė referatą žurnale Nature Photonics, kuriame aprašomas naujas būdas atlikti neuroninio tinklo skaičiavimus naudojant optinius trukdžius. Vakarų pakrantės rizikos kapitalisto skambučio dėka įmonės idėja buvo iškelta dar prieš paskelbiant laikraštį.

Bendrovė taip pat turi brolį ir seserį konkurentą. „Lightelligence“ susikūrė, kai Shen ir kiti pasitraukė iš bendrovės „Lightmatter“. „Lightmatter“ generalinis direktorius yra vienas iš „Shen“ bendraautorių originaliame dokumente, ir ta įmonė surinko panašias sumas savo optiniam gilaus mokymosi lustui. Galbūt sveika konkurencija gali padėti paspartinti technologijos vystymąsi.

Laukia didelių kliūčių, bet jei viena iš šių įmonių jas įveiks, tai gali tiesiog nušviesti dirbtinio intelekto pasaulį.

paslėpti