Microsoft'un Yeni Işık Tabanlı Bilgisayarı, 80 Yıllık Teknolojiden Esinlenerek Geliştirildi — Yapay Zekayı 100 Kat Daha Verimli Hale Getirebilir

Yeni bir araştırmaya göre, hesaplamalar için dijital anahtarlar yerine ışık kullanan bir bilgisayar, yapay zekanın (AI) enerji ihtiyacını azaltmaya yardımcı olabilir. Bu bilgisayarı icat eden bilim adamları, onu yeni bir bilgi işlem paradigması olarak tanımlıyor.

Microsoft araştırmacıları, yapay zekanın kullanılabileceği bazı görevleri ve optimizasyon problemlerini gerçekleştirebilen bir prototip analog optik bilgisayar (AOC) geliştirdi.

Bilim adamları, 3 Eylül'de Nature dergisinde yayınlanan çalışmada, yeni bilgi işlem sisteminin bir gün belirli problemleri modern dijital bilgisayarların yapabileceğinden daha hızlı ve daha az enerjiyle çözebileceğini yazdı.

Çalışmanın ortak yazarı ve Microsoft'ta AI araştırmacısı olan Jannes Gladrow, Microsoft blogunda “AOC'nin sunduğu en önemli özellik, enerji verimliliğinde yaklaşık yüz katlık bir iyileşme öngörmemizdir” dedi. “Bu, donanım alanında eşi benzeri görülmemiş bir şey.”

Yeni çalışmada, Microsoft araştırmacıları hesaplamaları gerçekleştirmek için mikro LED'ler ve kamera sensörleri kullanan bir bilgisayar geliştirdiler.

Hesaplamaları gerçekleştirmek için milyarlarca küçük anahtarı çeviren normal dijital bilgisayarların aksine, yeni sistem geri besleme döngüsünde sayıları toplamak ve çarpmak için farklı yoğunluklarda ışık ve voltaj kullanıyor. AOC, bir problemi birçok kez hesaplar ve her seferinde bir öncekinden daha iyi sonuçlar elde eder, ta ki “kararlı bir duruma” veya nihai çözüme ulaşana kadar.

AOC, hesaplamalar sırasında analog sinyalleri dijital sinyallere dönüştürmediğinden, enerji tasarrufu sağlar ve dijital hesaplamada var olan bazı hız sınırlamalarını aşar.

Bu özel hesaplama yöntemi, “onu genel amaçlı bir bilgisayar değil, belirli AI ve optimizasyon problemleri için özel amaçlı bir ”kararlı durum bulucu“ haline getirir,” diye araştırmaya katılmayan UCLA'da optik hesaplama araştırmacısı Aydogan Ozcan, Live Science'a bir e-postada söyledi.

Ancak araştırmacılar, bu özel amaçlar için AOC'nin dijital hesaplamaya göre önemli iyileştirmeler sunabileceğini yazdılar.

 

Yeni Işık Tabanlı Bir Hesaplama Paradigması

Ekip ayrıca, fiziksel AOC'nin hesaplamalarını taklit eden bir bilgisayar modeli olan “dijital ikiz”i programladı. Bu dijital ikiz, daha fazla değişkeni ve daha karmaşık hesaplamaları işlemek için ölçeklendirilebilir.

Microsoft Health Futures'ın biyomedikal sinyal işleme kıdemli direktörü Michael Hansen, blog yazısında “Dijital ikiz, cihazın şu anda ele alabileceğinden daha büyük problemler üzerinde çalışabileceğimiz yerdir” dedi.

Ekip, önce AOC'ye görüntüleri sınıflandırmak gibi bazı basit makine öğrenimi görevleri yaptırdı. Fiziksel AOC, dijital bir bilgisayar kadar iyi performans gösterdi. Ekip, daha fazla değişkeni işleyebilen gelecekteki daha büyük bir AOC'nin enerji verimliliği açısından dijital bir bilgisayarı hızla geride bırakabileceğini yazdı.

Ardından, araştırmacılar AOC dijital ikizini kullanarak orijinal verilerin sadece %62,5'ini kullanarak 320 x 320 piksel boyutunda bir beyin tarama görüntüsünü yeniden oluşturdu. Dijital ikiz, taramayı doğru bir şekilde yeniden üretti — bilim adamları, bu başarının MRI sürelerinin kısalmasına yol açabileceğini söylüyor.

Son olarak, ekip AOC'yi, riskleri en aza indirirken birden fazla grup arasında fon alışverişi yapmak için en verimli yolu bulmayı içeren bir dizi finansal sorunu çözmek için kullandı. Bu, takas odalarının her gün karşılaştığı bir zorluktur ve mevcut kuantum bilgisayarlarından daha yüksek bir başarı oranıyla gerçekleştirildi.

Şu an için AOC bir prototip. Ancak gelecekteki modellerde daha fazla mikro LED eklendikçe, makineler çok daha güçlü hale gelebilir ve bir seferde milyonlarca veya milyarlarca değişkenle hesaplama yapabilir.

Microsoft'un Cloud Systems Futures ekibinde araştırmacı olan Hitesh Ballani, blog gönderisinde “Hedefimiz, uzun vadeli vizyonumuz, bunun bilgisayar biliminin geleceğinin önemli bir parçası olmasıdır” dedi.

Bu yazı LIVESCIENCE’ de yayınlanmıştır.