Onderzoekers ontwikkelen ‘s werelds krachtigste neuromorfische processor voor AI

In een grote stap voorwaarts op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) heeft een internationaal team van onderzoekers onder leiding van de Swinburne University of Technology de krachtigste neuromorfische processor voor AI ter wereld ontwikkeld. Het werkt met een verbazingwekkende snelheid van meer dan 10 biljoen bewerkingen per seconde (TeraOps/s), wat betekent dat het ultra-grote schaalgegevens kan verwerken.

Het onderzoek werd gepubliceerd in het tijdschrift Nature.

Onder leiding van professor David Moss van Swinburne, dr. Xingyuan Xu en de gerenommeerde professor Arnan Mitchell van de RMIT University, versnelde het team de reken- en verwerkingssnelheid. Zij konden een optische neuromorfische processor maken die meer dan 1.000 keer sneller werkt dan eerdere modellen. Het systeem kan ook ultra-grote schaalafbeeldingen verwerken, wat belangrijk is voor gezichtsherkenning, aangezien eerdere optische processors hierin zijn tekortgeschoten.

Professor Moss is directeur van het Optische Wetenschapscentrum van Swinburne en werd door The Australian genoemd als een van de beste Australische onderzoekers op het gebied van natuurkunde en wiskunde op het gebied van optica en fotonica.

“Deze doorbraak is behaald met ‘optische micro-combs’, net zoals onze wereldrecordinternetgegevenssnelheid die in mei 2020 werd gerapporteerd”, zei hij.

Andere toplprocessors en micro-combs

 Top elektronische processors zoals de Google (GOOGL ) TPU kunnen meer dan 100 TeraOps/s bereiken. Echter, hiervoor zijn tienduizenden parallelle processors nodig, terwijl het optische systeem van het team alleen een enkele processor nodig heeft. Zij bereikten dit door een nieuwe techniek te gebruiken die het gelijktijdig combineren van gegevens in tijd, golflengte en ruimtelijke dimensies via een geïntegreerde micro-combbron mogelijk maakt.

Voor degenen die niet bekend zijn met micro-combs, zijn dit nieuwe apparaten die bestaan uit honderden hoge kwaliteit infraroodlasers op een enkele chip. In vergelijking met andere optische bronnen zijn micro-combs veel sneller, lichter en goedkoper.

“In de 10 jaar sinds ik ze mede heb uitgevonden, zijn geïntegreerde micro-combchips enorm belangrijk geworden en het is echt spannend om te zien hoe ze deze enorme vooruitgang in informatiecommunicatie en -verwerking mogelijk maken”, zegt professor Moss. “Micro-combs bieden enorm veelbelovende mogelijkheden om de onverzadigbare behoefte van de wereld aan informatie te vervullen.”

Processor van de toekomst

Dr. Xu was co-auteur van de studie en is een Swinburne-alumnus en postdoctoraal onderzoeker bij de afdeling Elektrotechniek en Computer Systems Engineering van de Monash University.

“Deze processor kan dienen als een universele ultrahoge bandbreedte-front-end voor elke neuromorfische hardware – optisch of elektronisch gebaseerd – en brengt massive-data machine learning voor real-time ultrahoge bandbreedtegegevens binnen bereik”, zegt dr. Xu.

“We krijgen nu een voorproefje van hoe de processors van de toekomst eruit zullen zien. Het laat ons zien hoe dramatisch we de kracht van onze processors kunnen opschalen door het innovatieve gebruik van microcombs”, vervolgt hij.

Volgens professor Mitchell van de RMIT is “deze technologie toepasbaar op alle vormen van verwerking en communicatie – het zal een enorme impact hebben. Op lange termijn hopen we volledig geïntegreerde systemen op een chip te realiseren, waardoor de kosten en energieverbruik aanzienlijk worden verlaagd.”

Professor Damien Hicks ondersteunt het onderzoeksteam en is afkomstig van Swinburne en het Walter en Elizabeth Hall Institute.

“Convolutional neural networks zijn centraal geweest in de revolutie van kunstmatige intelligentie, maar bestaande siliciumtechnologie vormt steeds vaker een bottleneck in verwerkingssnelheid en energoefficiëntie”, zegt professor Hicks.

“Deze doorbraak laat zien hoe een nieuwe optische technologie dergelijke netwerken sneller en efficiënter maakt en is een diepe demonstratie van de voordelen van cross-disciplinair denken, door de inspiratie en moed te hebben om een idee uit een bepaald veld te nemen en te gebruiken om een fundamenteel probleem in een ander veld op te lossen”, vervolgt hij.