Entegre bir fonetik tensör çekirdeği kullanan, paralel evrişimli işlemeyi gösteren çizim. Nature dergisinde bu hafta yayınlanan yeni araştırma, yapay zeka uygulamaları için fotonik işlemcilerin potansiyelini inceliyor. /Techxplore

Dijital çağın bir sonraki bölümüne girerken, veri trafiği katlanarak büyümeye devam ediyor. Yapay zekayı ve makine öğrenimini daha da geliştirmek için, bilgisayarların büyük miktarda veriyi olabildiğince hızlı ve verimli bir şekilde işleyebilmesi gerekecektir.

 Geleneksel hesaplama yöntemleri ise bu, göreve bağlı değildir. Araştırmacılar; bu sorun için  bir çözüme yaklaşmış durumda.

 Fotonik işlemciler olarak adlandırılan ışık tabanlı işlemciler; bilgisayarların karmaşık hesaplamaları inanılmaz hızlarda tamamlamasını sağlar.  Nature dergisinde bu hafta yayınlanan yeni araştırma; yapay zeka uygulamaları için fotonik işlemcilerin potansiyelini inceliyor.  Sonuçlar, bu cihazların bilgileri hızlı ve paralel olarak işleyebildiğini ilk kez gösteriyor. (Günümüzün elektronik çiplerinin yapamayacağı bir işlev.)

Pittsburgh Üniversitesi Swanson Mühendislik Okulu Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Yardımcı Doçent Nathan Youngblood: “Sinir ağları, devasa veri kümelerini alarak ve bir dizi algoritma yoluyla kalıpları tanıyarak ‘öğreniyor’. Bu yeni işlemci, her hesaplama için; farklı optik dalga boyları kullanarak, aynı anda birden fazla hesaplama yapmasına izin verecek. Ele almak istediğimiz  entegrasyon: Işığı ölçeklenebilir ve verimli bir şekilde kullanarak nasıl hesaplamalar yapabiliriz?”

 Araştırmacıların aradığı hızlı, verimli işleme, birden çok girdiden algıladıkları verileri olabildiğince hızlı bir şekilde işlemesi gereken, sürücüsüz araçlar gibi uygulamalar için idealdir.  Fotonik işlemciler ayrıca bulut bilişim, tıbbi görüntüleme ve daha fazlasındaki uygulamaları destekleyebilir.

 Munster Üniversitesi Araştırmacı Wolfram Pernice: “Makine öğrenimi alanındaki görevleri hızlandırmak için ışık tabanlı işlemciler, karmaşık matematiksel görevlerin yüksek hızlarda ve çıktılarda işlenmesini sağlıyor. Bu, grafik kartları veya TPU’lar (Tensor Processing Unit) gibi özel donanımlar, elektronik veri aktarımına dayanan geleneksel yongalardan çok daha hızlı…”

Araştırmacılar; sürekli bir enerji kaynağı gerektirmeden verileri kalıcı bir şekilde depolamak için faz değiştirme materyallerini (örneğin DVD’lerde kullanılan depolama materyali) ve fotonik yapıları birleştirdi.  Bu çalışma aynı zamanda; bu optik bellek hücrelerini bir ışık kaynağı olarak çip tabanlı bir frekans tarağıyla birleştiren ilk çalışma oldu. Böylece, aynı anda 16 farklı dalga boyunda hesaplama yapmalarına olanak tanıdı.

Makalede, araştırmacılar teknolojiyi, el yazısı sayıları tanıyan evrişimli bir sinir ağı oluşturmak için kullandılar.  Yöntemin daha önce hiç görülmemiş veri hızları ve hesaplama yoğunlukları sağladığını buldular.

 Munster Üniversitesi Yüksek Lisans Öğrencisi Johannes Feldmann: “Giriş verileri ile bir veya daha fazla filtre arasındaki evrişimsel işlem (örneğin bir fotoğraftaki kenarların vurgulanması olabilir) matris mimarimize çok iyi aktarılabilir. Sinyal aktarımı için ışığı kullanmak, işlemcinin dalga boyu çoğullama yoluyla paralel veri işlemeyi gerçekleştirmesini sağlar, bu da daha yüksek bir hesaplama yoğunluğuna ve birçok matris çarpımının yalnızca bir zaman adımında yürütülmesine yol açar. Genellikle düşük GHz’de çalışan geleneksel elektroniklerin aksine  50 ila 100 GHz aralığına kadar hızlarla optik modülasyon hızlarına ulaşılabilir. “

You May Also Like

Alman fizikçi: Atılan her mesaj Dünya’nın kütlesini değiştiriyor

Vopson’ın teorisine göre maddenin 5. hali bilgi Birleşik Krallık’taki Portsmouth Üniversitesi’nde görev…

Kuantum Araştırmacıları Bir Hata Düzeltici “Kedi” Yaratıyor

Yale fizikçileri, bir hata düzeltici ”kedi” geliştirdiler. Hata düzeltici bu “kedi”; Schrödinger’in…

Fizikçiler bor nitrürde ferroelektrik mühendisliği yapıyor

 Ultra ince bir grafen çeşidindeki yeni özellik, çok daha yoğun bilgisayar belleğine…

Kuantum Dünyasında Işınlanma Mümkün mü?

“Beam me up”, (Işınla beni) Star Trek serisinin en ünlü repliklerinden biridir. …