Peneliti Mengembangkan Prosesor Neuromorphic Paling Kuat di Dunia untuk AI

Dalam lompatan besar dalam bidang kecerdasan buatan (AI), tim peneliti internasional yang dipimpin oleh Swinburne University of Technology telah mengembangkan prosesor neuromorphic paling kuat di dunia untuk AI. Ini beroperasi pada tingkat yang luar biasa lebih dari 10 triliun operasi per detik (TeraOps/s), yang berarti dapat memproses data skala ultra-besar.

Penelitian ini diterbitkan dalam jurnal Nature.

Dipimpin oleh Profesor David Moss dari Swinburne, Dr. Xingyuan Xu, dan Profesor Arnan Mitchell dari RMIT University, tim ini mempercepat kecepatan komputasi dan daya pengolahan. Mereka dapat menciptakan prosesor neuromorphic optik yang dapat beroperasi lebih dari 1.000 kali lebih cepat daripada yang sebelumnya. Sistem ini juga dapat memproses gambar skala ultra-besar, yang penting untuk pengenalan wajah karena prosesor optik sebelumnya gagal dalam hal ini.

Profesor Moss adalah Direktur Pusat Sains Optik Swinburne, dan ia dinamai sebagai peneliti teratas Australia dalam fisika dan matematika di bidang optik dan fotonik oleh The Australian.

“Terobosan ini dicapai dengan ‘optical micro-combs,’ seperti yang kita laporkan dalam kecepatan data internet tercepat di dunia pada Mei 2020,” katanya.

Prosesor Lain dan Micro-combs

Prosesor elektronik teratas seperti Google TPU dapat beroperasi lebih dari 100 TeraOps/s. Namun, ini memerlukan puluhan ribu prosesor paralel, sedangkan sistem optik tim hanya bergantung pada satu prosesor. Mereka mencapai ini dengan menggunakan teknik baru yang melibatkan interleaving data secara bersamaan dalam waktu, panjang gelombang, dan dimensi spasial melalui sumber micro-comb terintegrasi.

Bagi mereka yang tidak menyadari micro-combs, mereka adalah perangkat baru yang terdiri dari ratusan laser inframerah berkualitas tinggi pada satu chip. Dibandingkan dengan sumber optik lainnya, micro-combs jauh lebih cepat, lebih ringan, dan lebih murah.

“Dalam 10 tahun sejak saya menciptakannya, chip micro-comb terintegrasi telah menjadi sangat penting dan sangat menggembirakan untuk melihat mereka memungkinkan kemajuan besar dalam komunikasi informasi dan pengolahan,” kata Profesor Moss. “Micro-combs menawarkan janji besar untuk memenuhi kebutuhan dunia akan informasi yang tidak terbatas.”

Prosesor Masa Depan

Dr. Xu adalah penulis utama studi ini dan merupakan alumni Swinburne dan rekan post-doktor di Departemen Teknik Elektro dan Komputer Universitas Monash.

“Prosesor ini dapat berfungsi sebagai front-end ultrahigh bandwidth universal untuk perangkat keras neuromorphic apa pun – optik atau berbasis elektronik – membawa machine learning data besar untuk waktu nyata dalam jangkauan,” kata Dr. Xu.

“Kami saat ini mendapatkan sekilas bagaimana prosesor masa depan akan terlihat. Ini benar-benar menunjukkan kepada kami bagaimana dramatis kita dapat meningkatkan kekuatan prosesor kita melalui penggunaan inovatif microcombs,” katanya.

Menurut Profesor Mitchell dari RMIT, “Teknologi ini dapat diterapkan pada semua bentuk pengolahan dan komunikasi – ini akan memiliki dampak besar. Dalam jangka panjang, kita berharap dapat mewujudkan sistem terintegrasi penuh pada chip, yang sangat mengurangi biaya dan konsumsi energi.”

Profesor Damien Hicks mendukung tim peneliti dan berasal dari Swinburne dan Institut Walter dan Elizabeth Hall.

“Jaringan neural konvolusional telah menjadi pusat revolusi kecerdasan buatan, tetapi teknologi silikon yang ada semakin menjadi bottleneck dalam kecepatan pengolahan dan efisiensi energi,” kata Profesor Hicks.

“Terobosan ini menunjukkan bagaimana teknologi optik baru membuat jaringan ini lebih cepat dan lebih efisien dan merupakan demonstrasi mendalam tentang manfaat pemikiran antar disiplin, dengan memiliki inspirasi dan keberanian untuk mengambil ide dari satu bidang dan menggunakan itu untuk memecahkan masalah fundamental di bidang lain,” katanya.