6 Minute
O nouă paradigmă de calcul bazat pe lumină
Cercetătorii de la Microsoft și instituții partenere au realizat cu succes un computer optic analogic (AOC) funcțional, ce abordează probleme specifice de inteligență artificială și optimizare folosind lumina, în locul tranzistorilor electronici convenționali. Specialiștii precizează că această abordare nu înlocuiește computerele digitale generaliste, însă AOC promite să fie un accelerator extrem de eficient energetic pentru sarcini dedicate precum inferența în învățarea automată, reconstrucția imaginilor și optimizarea constrânsă.
Cum funcționează AOC și rolul unui "geamăn digital"
Sistemul combină un instrument fotonic fizic cu o replică software complementară — un „geamăn digital” care modelează comportamentul dispozitivului optic în silicon. Această strategie hibridă permite inginerilor să scaleze experimentele în software înainte de a le transpune pe hardware, deschizând calea pentru rezolvarea unor probleme mai complexe decât poate gestiona prototipul în prezent.
„Geamănul digital ne permite să abordăm probleme mult mai ample decât poate dispozitivul optic la momentul actual”, a explicat Michael Hansen, director senior de procesare a semnalului biomedical la Microsoft Health Futures, în descrierea proiectului. Geamănul permite simularea unui număr mult mai mare de variabile și a unor fluxuri algoritmice avansate, accelerând dezvoltarea viitoarelor rețele AOC mai mari.
Primele teste: clasificare imagini și reconstrucție MRI
Pentru a valida conceptul, echipa a rulat sarcini clasice de învățare automată, precum clasificarea imaginilor, direct pe AOC-ul fizic. Performanța a fost comparabilă cu cea a unui computer digital convențional pentru aceste sarcini simple. Totuși, cercetătorii susțin că extinderea AOC-ului — adăugând mai multe canale micro-LED și componente optice — i-ar putea oferi un avantaj semnificativ la eficiența energetică pentru probleme de amploare.
Utilizând geamănul digital, cercetătorii au demonstrat o aplicație medicală de impact: reconstrucția unei imagini de RMN cerebral de 320x320 pixeli folosind doar 62,5% din datele de măsurare originale. Modelul a reprodus imaginea diagnostică cu acuratețe, sugerând o posibilă reducere a timpului de achiziție RMN și o expunere mai scurtă pentru pacienți la sesiuni lungi de scanare.
Teste de optimizare: decontări financiare și minimizarea riscului
Dincolo de imagistică și clasificare, platforma AOC a fost aplicată și la probleme de optimizare financiară. Testele au simulat schimburi eficiente de fonduri între mai multe părți, minimizând totodată riscul agregat — o provocare tipică pentru clearinghouse-uri și rețele financiare extinse. În aceste scenarii, abordarea AOC a atins rate de succes superioare unor prototipuri cuantice actuale, subliniind potențialul calculului optic analogic în optimizarea combinatorică și cercetare operațională.
Caracteristici ale produsului și detalii tehnice
- Calcul optic analogic cu modulație spațială a luminii și matrice micro-LED.
- Arhitectură hibridă cu geamăn digital scalabil pentru simulare și rezolvarea unor probleme de amploare.
- Performanță de nivel prototip comparabilă cu calculul digital la sarcini ML mici și câștiguri de eficiență remarcabile în simulările la scară mare.
- Aplicații demonstrate: clasificare imagini, reconstrucție MRI rară, optimizare financiară multi-parte.
Avantaje și limitări
Printre avantaje se numără potențialul de eficiență energetică ridicată pentru sarcini dense și paralelizabile, latență redusă pentru inferențe rapide și rezultate promițătoare la provocări de reconstrucție și optimizare. Limitările actuale sunt clare: AOC este un prototip adaptat unor clase de probleme de nișă, nu un procesor universal. După cum notează Aydogan Ozcan, cercetător în calcul optic la UCLA, tehnologia se potrivește cel mai bine la anumite probleme AI și de optimizare, nu la sarcini generale de calcul.
Comparații: optic analogic vs. digital și cuantic
Comparativ cu CPU-urile și GPU-urile tradiționale, procesoarele optice analogice pot valorifica fizica pentru a calcula anumite sarcini liniare și de optimizare cu un consum energetic mult mai redus per operație. Față de sistemele cuantice aflate încă în stadii incipiente, mașinile optice analogice sunt mai practice pentru implementare rapidă pe date reale și au avut un succes sporit pe setul de probleme financiare abordat de echipă. Totuși, fiecare platformă are avantajele sale — sistemele cuantice vizează probleme specifice de combinatorică și eșantionare, în timp ce calculul optic analogic excelează în algebră liniară masiv paralelă și probleme de reconstrucție.
Cazuri de utilizare și relevanța pe piață
Pentru viitorul apropiat, piețele potențiale includ imagistica medicală (accelerarea reconstrucției RMN și CT), acceleratoare AI pentru edge și centre de date, dar și servicii financiare orientate spre optimizarea portofoliului și decontări. Pe măsură ce producătorii cresc numărul de micro-LED-uri și îmbunătățesc integrarea, dispozitivele AOC ar putea aborda milioane sau chiar miliarde de variabile, devenind atractive pentru furnizorii de cloud și producătorii specializați de hardware AI.
Perspective: de la prototip la producție
Deocamdată, AOC rămâne o platformă experimentală. Echipa de cercetare anticipează generații viitoare cu mai multe canale micro-LED și elemente fotonice, sporind exponențial capacitatea de procesare. „Scopul nostru și viziunea pe termen lung este ca AOC să devină o componentă semnificativă a viitorului calculului”, a declarat Hitesh Ballani din echipa Cloud Systems Futures de la Microsoft, în descrierea proiectului. Dacă progresul continuă, calculul optic analogic ar putea deveni o tehnologie-cheie pentru AI eficient energetic și calcul științific la scară largă.
Sursa: livescience
Comentarii