Araştırmacılar Yapay Zeka için Dünyanın En Güçlü Nöromorfik İşlemcisini Geliştirdi

Yapay zeka (AI) alanında önemli bir adım atan uluslararası bir araştırma ekibi, Swinburne University of Technology liderliğinde dünyanın en güçlü nöromorfik işlemcisini geliştirdi. 10 trilyonun üzerinde işlem/saniye (TeraOps/s) hızında çalışan bu işlemci, ultra büyük ölçekli verileri işleyebilir.

Çalışma Nature dergisinde yayımlandı.

Swinburne Üniversitesi’nden Profesör David Moss, Dr. Xingyuan Xu ve RMIT Üniversitesi’nden Seçkin Profesör Arnan Mitchell liderliğindeki ekip, hesaplama hızını ve işlem gücünü artırdı. Öncekilere göre 1.000 kat daha hızlı çalışan bir optik nöromorfik işlemci oluşturmayı başardılar. Sistem, ayrıca ultra büyük ölçekli görüntüleri işleyebiliyor, bu da yüz tanıma için önemli bir özellik, çünkü önceki optik işlemciler bu konuda başarısız olmuşlardı.

Profesör Moss, Swinburne Üniversitesi Optik Bilimler Merkezi Direktörü ve The Australian tarafından optik ve fotonik alanındaki en iyi Avustralyalı araştırmacı olarak adlandırıldı.

“Bu độtur, Mayıs 2020’de rapor edilen dünya rekoru internet veri hızıyla aynı ‘optik micro-comb’ teknolojisiyle elde edildi” dedi.

Diğer Üst Düzey İşlemciler ve Micro-comb

 Google TPU gibi üst düzey elektronik işlemciler 100 TeraOps/s üzerinde çalışabilir, ancak onlar için on binlerce paralel işlemci gerekir, जबक bu ekibin optik sistemi yalnızca tek bir işlemciye dayanmaktadır. Bunu, verileri zaman, dalga boyu ve uzaysal boyutlarda aynı anda iç içe geçiren birleşik bir micro-comb kaynağı kullanarak başardılar.

Micro-comb’lar hakkında bilgi sahibi olmayanlar için, bunlar, tek bir çip üzerinde yüzlerce yüksek kaliteli infrared lazerden oluşan yeni cihazlardır. Diğer optik kaynaklarla karşılaştırıldığında, micro-comb’lar çok daha hızlı, hafif ve ucuzdur.

“Micro-comb’ları ortak olarak icat ettiğim 10 yıl içinde, entegre micro-comb çipleri enorm önem kazandı ve bilgi iletişimi ve işlemede bu büyük ilerlemeleri mümkün kılması gerçekten heyecan verici” diyor Profesör Moss. “Micro-comb’lar, bilgiye olan insatiable ihtiyacımızı karşılamak için büyük bir umut vaat ediyor.”

Geleceğin İşlemcisi

Dr. Xu, çalışmanın ortak lider yazarı ve Swinburne mezunu, Monash Üniversitesi Elektrik ve Bilgisayar Sistemleri Mühendisliği Bölümü’nde araştırma görevlisi.

“Bu işlemci, optik veya elektronik tabanlı herhangi bir nöromorfik donanım için evrensel ultra yüksek bant genişliği ön uç olarak hizmet verebilir ve gerçek zamanlı ultra yüksek bant genişliği verileri için büyük veri makine öğrenimini erişilebilir hale getirebilir” diyor Dr. Xu.

“Geleceğin işlemcilerinin nasıl görüneceğine dair bir fikir ediniyoruz. Gerçekten de micro-comb’ların yenilikçi kullanımı yoluyla işlemcilerimizin gücünü nasıl dramatik bir şekilde ölçekleyebileceğimizi gösteriyor” diye devam ediyor.

RMIT Üniversitesi’nden Profesör Mitchell’e göre, “Bu teknoloji, tüm işlem ve iletişimlere uygulanabilir – büyük bir etkiye sahip olacak. Uzun vadede, tamamen entegre edilmiş çip sistemlerini gerçekleştirmeyi umuyoruz, bu da maliyeti ve enerji tüketimini büyük ölçüde azaltacak.”

Swinburne Üniversitesi ve Walter ve Elizabeth Hall Enstitüsü’nden Profesör Damien Hicks, araştırma ekibini destekliyor.

“Evrişimli sinir ağları, yapay zeka devriminin merkezinde yer aldı, ancak mevcut silikon teknolojisi giderek artan bir şekilde işlem hızında ve enerji verimliliğinde bir engel oluşturuyor” diyor Profesör Hicks.

“Bu độtur, yeni bir optik teknolojinin bu ağları nasıl daha hızlı ve daha verimli hale getirebileceğini gösteriyor ve farklı disiplinlerin bir araya gelmesinin faydalarını, bir fikri bir alandan alıp başka bir alanda temel bir sorunu çözmek için kullanmanın faydalarını gösteriyor” diye devam ediyor.