Tekoälyä kolmiulotteisella datalla27.10.2023 Oxfordin yliopiston tutkijat yhdessä Muensterin, Heidelbergin ja Exeterin yliopistotutkijoiden kanssa raportoivat integroidun fotoni-elektronisen laitteiston kehittämisestä, joka pystyy käsittelemään kolmiulotteista (3D) dataa, mikä lisää merkittävästi tietojenkäsittelyn rinnakkaisuutta tekoälytehtävissä. Nykyisin tekoälytehtävien vaatima prosessoinnin tehovaatimus kaksinkertaistuu noin 3,5 kuukauden välein. Eli uusia laskentaparadigmoja tarvitaan kiireesti vastaamaan kasvavaan kysyntään. Yksi lähestymistapa on käyttää valoa elektroniikan sijaan – tämä mahdollistaa useiden laskelmien suorittamisen rinnakkain eri aallonpituuksilla edustamaan erilaisia datajoukkoja. Vuonna 2021 julkaistussa työssä monet samoista tutkijoista osoittivat integroidun fotonisen prosessointisirun muodon, joka voisi suorittaa matriisivektorin kertolaskua nopeuksilla, jotka ylittävät selvästi nopeimman sähköiset lähestymistavat. Nyt tiimi on edennyt pidemmälle lisäämällä ylimääräisen rinnakkaisulottuvuuden fotonimatriisivektorien kertojasirujen prosessointikykyyn. Tämä "korkeampiulotteinen" prosessointi on mahdollista käyttämällä useita eri radiotaajuuksia datan koodaamiseen, mikä nostaa rinnakkaisuuden tasolle, joka on paljon korkeampi kuin aiemmin saavutettiin. Testitapauksena ryhmä sovelsi uutta laitteistoaan arvioidakseen tiettyjen EKG-tutkimuksien tuloksia. He pystyivät onnistuneesti analysoimaan sata EKG-signaalia samanaikaisesti ja oikean tuloksen 93,5 %:n tarkkuudella. Tutkijat arvioivat lisäksi, että jopa kohtuullisella 6 tulon × 6 lähdön skaalauksella tämä lähestymistapa voisi ylittää huippuluokan elektroniset prosessorit, mikä voi tarjota satakertaisen parannuksen energiatehokkuudessa ja laskentatiheydessä. Ryhmä odottaa rinnakkaisuuden laskennan edelleen paranevan tulevaisuudessa ottamalla käyttöön lisää valon vapausasteita, kuten polarisaatiota ja moodimultipleksointia. Varsovan yliopiston tutkijat ovat puolestaan käyttäneet komposiittimateriaalia, joka koostuu halogenidiperovskiitista ja orgaanisesta ferrosähköisestä materiaalista uuden fotoferrosähköisen synapsin kehittämiseksi. He pystyivät osoittamaan, että valosähkö ja ferrosähköisyys voivat vahvistaa toisiaan fotoferrosähköisessä komposiittimateriaalissa. Tutkijoiden mukaan erityisesti Pavlovin koirakokeen klassista ehdollistamista voidaan toistaa fotoferroelektrisessä synapsissa aivojen oppimistoiminnon toteuttamiseksi, mukaan lukien muistin menetys ja palautuminen. Siten tämä työ voisi edistää monitoimisten perovskiittimateriaalien soveltamista synapsilaitteissa ja neuromorfisessa laskennassa. Aiheista aiemmin: Tekoälyä monisensorisella integroidulla neuronilla Polarisaatiota hyödyntävä fotoninen prosessori Datan tallentaminen valolla |
Nanotekniikka on tulevaisuuden lupaus. Näillä sivuilla seurataan elektroniikkaa sekä tieto- ja sähkötekniikkaa sivuavia nanoteknisiä tiedeuutisia.