Imagine um computador que não depende apenas da eletrônica, mas também usa luz para executar tarefas de maneira rápida e eficiente. A cooperação entre duas equipes de pesquisa na Tamp University, na Finlândia e na Universidade da França, em Louis Pasteur, mostrou uma maneira sofisticada de processar informações usando fibra leve e óptica, expôs a possibilidade de criar computadores ultra-rápidos.
Da Universidade de Tamp, Dr. Mathild Harry e Universidade -Merry em Louis em Louis Pastur, os pesquisadores pós -acionários do Dr. Andrei Errolav de Basnan, mostraram como o processo de processamento de inteligência artificial (IA) dentro das fibras de vidro fino pode ser degradado. Seu trabalho foi investigado por uma classe específica de arquitetura, conhecida como uma máquina de educação extrema, um método inspirado nas redes neurais.
“Em vez de usar eletrônicos e algoritmos convencionais, o cálculo é alcançado com os benefícios de caules e vidros de iluminação aguda no vidro”, explica Harry e Ermolov.
A dição atinge suas limitações no uso de eletrônicos, eletrônicos e uso de eletricidade. Os modelos de IA estão aumentando, eles têm mais fome de energia e os eletrônicos só podem processar dados até uma certa velocidade. As fibras ópticas, por outro lado, podem converter sinais de entrada em mil vezes mil vezes e ampliar pequenas diferenças através de interações extremas não liners, para que elas as tornem identificáveis.
Em direção à computação hábil
Em seus trabalhos recentes, os pesquisadores usaram uma fibra óptica sob luz limitada em uma região menor que a fração do cabelo humano para exibir o princípio funcional do sistema de ALM óptico (um flash de câmera) e a política funcional do sistema de olmo óptico. Os pulsos são curtos o suficiente para conter diferentes comprimentos de onda ou cores em grandes quantidades. Eles os enviam para fibras com atrasos relativos codificados por uma imagem, mostrando que o comprimento de onda de saída da fibra convertido por luz e vidro é resultado de números de manuscrito (como o benchmark popular AI MNIST). De acordo com os pesquisadores, os melhores sistemas atingiram uma precisão Mais de 91%, A arte sob um picossegundo está mais próxima do estado da abordagem digital.
Tópicos significativos são os melhores resultados não ocorrem no nível mais alto de interação ou complexidade não liner; Em vez disso, o comprimento da fibra, a dispersão (a diferença entre promoção em diferentes comprimentos de onda) e um equilíbrio sutil entre o nível de potência.
“O desempenho não é apenas o ponto de empurrar mais energia através da fibra OT
Ao alcançar o potencial da luz, este estudo pode abrir caminho para as novas maneiras do computador ao explorar as rotas em direção a uma arquitetura mais eficiente.
“Nossos modelos mostram que o desempenho da dispersão, a inimaginabilidade e até as palavras quânticas fornecem conhecimento crítico para o design da próxima geração de sistemas de IA ópticos biológicos híbridos”, continuou Ermolev.
O absurdo óptico está passando por pesquisas colaborativas em IA e fotônica
Ambas as equipes de pesquisa são reconhecidas internacionalmente pela experiência da ficção de luz não liner. Sua cooperação combina compreensão teórica e poderes experimentais sofisticados para obter uniforme óptico para diferentes aplicações.
“Isso demonstra como a pesquisa básica na fibra óptica não liner pode executar uma nova abordagem para calcular. Ao mesclar a física e o aprendizado de máquina, estamos abrindo novos caminhos em direção a hardware Ultrafast e Energy-Sout-South AI“ Os professores dizem Goy Da Universidade de Tamp e John Doodley e Daniel Bruner University -Merry et Louis Pastor, que lideraram as partes.
O estudo combina fibra óptica não liner e aplica a IA para explorar novos tipos de computação. Seu objetivo no futuro é criar sistemas ópticos no chip que possam funcionar em tempo real e fora do laboratório. As aplicações possíveis são do processamento de sinal em tempo real a observação ambiental e estimativas de IA de alta velocidade.
O projeto foi financiado pelo Conselho de Pesquisa da Finlândia, pela Agência Nacional de Pesquisa Francesa e pelo Conselho Europeu de Pesquisa.
