Araştırmacılar Yapay Zeka için Dünyanın En Güçlü Nöromorfik İşlemcisini Geliştirdi

Yapay zeka (AI) alanında büyük bir adım atan uluslararası bir araştırma ekibi, Swinburne Üniversitesi Teknoloji Enstitüsü’nün liderliğinde, dünyanın en güçlü nöromorfik işlemcisini geliştirdi. 10 trilyon işlemden fazla bir hızda 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. 1.000 kat daha hızlı çalışan optik bir nöromorfik işlemci geliştirdiler. Sistem, ayrıca ultra büyük ölçekli görüntüleri işleyebilir, bu da yüz tanıma için önemlidir, çünkü önceki optik işlemciler bu konuda başarısız olmuştur.

Profesör Moss, Swinburne Üniversitesi Optik Bilimler Merkezi Direktörüdür ve Avustralya’da fizik ve matematik alanında en iyi araştırmacılar arasında gösterilmiştir.

“Bu độtur, ‘optik micro-comb’lerle elde edildi, tıpkı Mayıs 2020’de rapor edilen dünya rekoru internet veri hızımız gibi,” dedi.

Diğer Üst Düzey İşlemciler ve Micro-comb’ler

Google (GOOGL ) TPU gibi üst düzey elektronik işlemciler 100 TeraOps/s hızında çalışabilir. Ancak, bu işlemciler on binlerce paralel işlemci gerektirirken, ekibin optik sistemi yalnızca tek bir işlemciye dayanmaktadır. Bunu, zaman, dalga boyu ve uzaysal boyutlarda aynı anda veri işleyen entegre bir micro-comb kaynağı kullanarak başardılar.

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

“Ben micro-comb’leri 10 yıl önce icat ettiğimden beri, entegre micro-comb çipleri, bilgi iletişimi ve işlemede devasa ilerlemeler sağlayan muazzam bir önem kazanmıştır” diyor Profesör Moss. “Micro-comb’ler, dünyanın bilgi ihtiyacını karşılamak için büyük bir vaat sunuyor.”

Geleceğin İşlemcisi

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

“Bu işlemci, optik veya elektronik tabanlı herhangi bir nöromorfik donanım için evrensel bir ultra yüksek bant genişliği ön uç olarak hizmet edebilir, büyük veri makineleri öğrenimi için gerçek zamanlı ultra yüksek bant genişliği verilerini ulaşılabilir kılabilir” diyor Dr. Xu.

“Geleceğin işlemcilerine nasıl görüneceğini görmeye başlıyoruz. Mikrocomb’lerin yenilikçi kullanımıyla işlemcilerimizin gücünü nasıl dramatik bir şekilde ölçekleyebileceğimizi gösteriyor” diye devam ediyor.

RMIT Üniversitesi’nden Profesör Mitchell, “Bu teknoloji, tüm işlem ve iletişim türleri için uygulanabilir ve büyük bir etkiye sahip olacak. Uzun vadede, tam entegre sistemleri bir çip üzerinde gerçekleştirmeyi umuyoruz, bu da maliyeti ve enerji tüketimini büyük ölçüde azaltacaktır” diyor.

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

“Convolutional sinir ağları, yapay zeka devriminin merkezinde yer aldı, ancak mevcut silikon teknolojisi giderek işlem hızı ve enerji verimliliği açısından bir engel oluşturuyor” diyor Profesör Hicks.

“Bu độtur, yeni bir optik teknolojinin bu ağları daha hızlı ve daha verimli hale getirdiğini gösteriyor ve farklı alanlardan bir fikri alıp başka bir alanda temel bir sorunu çözmek için kullanma cesaretini gösteren, disiplinler arası düşünmenin faydalarının derin bir gösterisidir” diye devam ediyor.