Yeni fotonik teknolojiyi kullanarak sinir ağları daha hızlı uygulanabilecek.
Bu fütüristik çizim programlanabilir nanofotonik işlemcileri bir baskılı devre kartına entegre ediyor ve derin öğrenme işlemlerini gerçekleştiriyor.
Beynin örnek birikiminden öğrenme biçimini taklit eden yapay sinir ağlarına dayanan “Derin Öğrenme” bilgisayar sistemleri, bilgisayar bilimlerinde sıcak bir konu haline geldi.
Yüz ve ses tanıma yazılımı gibi teknolojilerin kullanılmasına ek olarak, bu sistemler diagnostik olarak yararlı olabilecek kalıpları bulmak veya yeni ilaçların olası kimyasal formülleri taramak için çok miktarda tıbbi verileri tarayabilir.
Fakat bu sistemlerin gerçekleştirmesi gereken hesaplamalar, en güçlü bilgisayarlar için bile son derece karmaşık ve yoğundur.
Şimdi, MIT’de ve başka yerlerde araştırmacılardan oluşan bir ekip, bazı derin öğrenme hesaplamaları hızını ve verimliliğini büyük ölçüde artırabileceğini söyleyen elektrik yerine ışığı kullanarak bu hesaplamalara yeni bir yaklaşım geliştirdi.
Soljacic, yıllar boyunca birçok araştırmacının optik tabanlı bilgisayarlar hakkında iddialarda bulunduğunu, ancak “insanların gerçekleştirilemeyecek adımlar attıklarını ve sonucun olumsuz olduğunu ” söyledi.
Bu tür fotonik bilgisayarların pek çok önerilen kullanımı pratik olmamakla birlikte, bu ekip tarafından geliştirilen ışık temelli sinir ağı sistemi “bazı uygulamaların derin öğrenilmesi için uygulanabilir” diyor.
Bazı önemli sinir ağı görevleri için gerekli olan hesaplama çeşitleri söz konusu olduğunda, geleneksel bilgisayar mimarileri çok verimli değildir. Bu görevler tipik olarak, geleneksel CPU veya GPU yongasında çok hesaplama gerektiren tekrarlanan matris çarpanları içerir.
Yıllarca araştırdıktan sonra, MIT ekibi bu işlemleri optik olarak yerine getirmenin bir yolunu bulmuştur.
Soljaciç, “Bu yonga, bir kere ayarladıktan sonra prensipte sıfır enerji ile matris çarpımını gerçekleştirebilir. Önemli yapı taşlarını sergiledik, ancak tam sistem henüz gösterilmedi.” dedi.
Benzer bir şekilde, Soljacic, sıradan bir gözlük bile olsa, içinden geçen ışık dalgalarında karmaşık bir hesaplama (Fourier dönüşümü olarak adlandırılır) gerçekleştirdiğini belirtiyor. Işık kirişlerinin yeni fotonik yongaları hesaplamaları gerçekleştirme şekli çok daha genel fakat benzer bir temel ilkeye sahiptir.
Yeni yaklaşım, dalgalarının birbirleriyle etkileşime girmesi için yönlendirilen çoklu ışık kirişlerini kullanıyor ve böylece amaçlanan işlemin sonucunu ileten girişim modelleri üretiyor. Ortaya çıkan cihaz, araştırmacıların programlanabilir bir nanofotonik işlemci dediği bir cihazdır.
Shen, bu mimari kullanan optik çiplerin, prensip olarak tipik yapay zeka algoritmalarında yapılan hesaplamaları çok daha hızlı ve geleneksel elektronik yongalar kadar işlem başına bir binde bir az enerji kullanarak gerçekleştirebileceğini söylüyor.
“Matris çarpması yapmak için ışığın kullanılmasıyla elde edilen doğal avantaj, hız artışında ve güç tasarrufunda büyük rol oynamaktadır, çünkü sık matris çarpımı AI algoritmalarında en güç ve zaman alan kısım” diyor.
Harris ve işbirlikçileri tarafından Englund laboratuarında geliştirilen yeni programlanabilir nanofotonik işlemci, belirli bir hesaplama için bu kiriş setini programlayarak, gerektiğinde değiştirilebilecek şekilde birbirine bağlanmış bir dizi dalga kılavuzu kullanır.
Bu şekilde Matris işleminde program yapabilirsiniz,” diyor Harris. İşlemci ışığı bir dizi bağlı fotonik dalga kılavuzundan yönlendirir.
Ekibin tam önerisi, beyindeki nöronların işleyişi ile benzer şekilde, doğrusal olmayan bir aktivasyon fonksiyonu adı verilen bir işlemi uygulayan cihazların katmanlı katmanlarını gerektiriyor.
Bu konsepti göstermek için takım, programlanabilir nanofotonik işlemciyi, dört temel sesli sesi tanıyan sinir ağı uygulamak üzere ayarladı.
Bu temel sistemde dahi, klasik sistemler için yaklaşık yüzde 90’a kıyasla yüzde 77 doğruluk seviyesine ulaşmayı başarabildiler. Soljaciç, sistemi daha fazla doğruluk için ölçeklendirmek için “önemli hiçbir engel” bulunduğunu belirtti.
Englund, programlanabilir nanofotonik işlemcinin, veri iletimi için sinyal işleme de dahil olmak üzere diğer uygulamaları da gerçekleştirebileceğini belirtti.
Yüksek hızlı analog sinyal işleme, bunu yönetebileceği bir şey sinyalini dijital form haline getiren diğer yaklaşımlardan daha hızlı, çünkü ışık doğal olarak analog bir araç olduğunu, bu yaklaşımın doğrudan analog alanda işleyebileceğini de ekliyor.
Ekip, bu sistemi yararlı hale getirmenin daha fazla çaba ve zaman alacağını söylüyor; Ancak, sistem ölçeklenip tamamen çalışmaya başladıktan sonra, veri merkezleri veya güvenlik sistemleri gibi birçok kullanıcı kutusu bulabilecek.
Harris, sistem kendiliğinden süren otomobiller veya dronelar için de bir nimet olabilir, ya da “çok hesaplama yapmanız gerektiğinde ancak çok fazla zamanınızın veya güçünüzün bulunmadığı zamanlarda” diye açıklıyor.
