Изкуствен интелект със скоростта на светлината? Вече е възможно

Изследователи са демонстрирали еднократни тензорни изчисления със скоростта на светлината – забележителна стъпка към хардуер за изкуствен интелект от следващо поколение, задвижван от оптични изчисления, а не от електроника.

Изследователи от Университета Аалто, Финландия, са създали компютър, който извършва сложни изчисления с изкуствен интелект (AI), изпращайки лазерна светлина през оптични елементи само веднъж, извършвайки за наносекунди това, което традиционните чипове се нуждаят от множество стъпки, за да постигнат. Системата постига над 94% точност, работейки с реални невронни мрежи, проектирани за графични процесори, демонстрирайки, че може да се справя с реални задачи с изкуствен интелект без модификации.

Чрез кодиране на данни в светлина и използване на физиката за извършване на математическите изчисления, технологията би могла драстично да намали консумацията на енергия и движението на данни, което ограничава днешния хардуер за изкуствен интелект. Въпреки че все още е лабораторен прототип, подходът показва теоретични предимства от множество порядъци спрямо настоящите оптични изчислителни методи.

Системата, наречена паралелно оптично матрично-матрично умножение или POMMM (parallel optical matrix-matrix multiplication), извършва сложни математически операции, като кодира данни в лазерни лъчи и оставя физиката да върши работата. Публикувана в Nature Photonics, технологията изпълнява цялостно матрично умножение (основното изчисление в невронните мрежи с изкуствен интелект) чрез еднократно разпространение на кохерентна светлина. Без чакане за последователна обработка. Само светлината преминава през оптични елементи, което минимизира движението на данните по време на основното изчисление.

Защо светлината е по-добра от електрониката за изчисления с изкуствен интелект

Традиционните компютърни чипове обработват изчисленията на изкуствения интелект като поточна линия. Те извличат числа от паметта, умножават ги, сумират резултатите и след това съхраняват всичко обратно в паметта. Повтарят се милиони пъти. Всяка стъпка изисква време и енергия.

Изследователският екип от Шанхайския университет "Дзяо Тун", университета Аалто и Китайската академия на науките е открил различен подход. POMMM свива цялата тази последователност в един единствен миг.

Тяхната система кодира един набор от числа в яркостта и позицията на лазерен лъч, добавя специални модели за организиране на данните, след което използва оформени лещи, за да позволи на светлинните вълни естествено да комбинират и разделят изчисленията. Всичко се случва едновременно, когато светлината преминава през тях.

Когато новият компютър е тестван спрямо конвенционалните изчисления, резултатите съвпадат много добре при изчисления с различен размер. Изчисленията се извършват по време на еднократно преминаване на светлина през системата.

Оптичният хардуер управлява реални невронни мрежи

Истинският тест се случва, когато екипът пуска реални програми с изкуствен интелект, предназначени за графични чипове. Техният прототип правилно разпознава ръкописни цифри в 94% от случаите и разпознава дрехи в 84% от случаите. Това не са опростени демонстрации. Изследователите вземат невронни мрежи, обучени на обикновен компютърен хардуер (GPU), и ги пуснат директно в светлинно-базираната система.

Номерът се основава на вълновата физика, която учените разбират от повече от век, но никога не са я комбинирали по този начин. Светлинните вълни имат полезно свойство: може да бъдат местени в пространството, без да се променя основния им характер. 

Вътре в компютъра със скоростта на светлината

За да постигнат това, изследователите кодират цифрови данни в амплитудата и фазата на светлинните вълни, като ефективно превръщат числата във физични свойства на оптичното поле. Когато тези светлинни полета взаимодействат и се комбинират, те естествено извършват математически операции като матрични и тензорни умножения, които формират ядрото на алгоритмите за дълбоко обучение. Чрез въвеждане на множество дължини на вълната на светлината, екипът разширява този подход, за да обработва дори тензорни операции с по-висок порядък.

Експерименталният прототип използва пространствени светлинни модулатори за кодиране на входни матрици върху 532-нанометров лазерен лъч, цилиндрични лещи за извършване на паралелни оптични трансформации и количествена CMOS камера с висока резолюция за записване на резултатите. Основното изчисление се извършва по време на еднократно преминаване на светлина през оптичните елементи. Скоростта на модулаторите и камерата определя колко бързо може да работи системата.

В допълнение към това, екипът показва, че може да използва едновременно няколко цвята лазерна светлина. Чрез поставяне на различни части от изчислението на различни дължини на вълната на лазера (540 и 550 нанометра, които са леко различни нюанси на зеленото), те обработват още по-сложни данни паралелно. Това показва, че може да се извършва обработката на многоизмерни данни, с които съвременните системи с изкуствен интелект редовно работят.

Енергийна ефективност и бъдещ потенциал

Според изчисленията на екипа, специално разработените версии на тази технология биха могли значително да превъзхождат настоящите методи за оптични изчисления както по отношение на скоростта, така и по отношение на потреблението на енергия. Ключът е, че за изчисленията са необходими само пасивни оптични елементи (например лещи и огледала), след като данните са заредени.

Днешните чипове с изкуствен интелект са изправени пред сериозен проблем: те изразходват огромно количество време и енергия за преместване на данни между процесора и паметта.

"Представете си, че сте митнически служител, който трябва да инспектира всеки пакет чрез множество машини с различни функции и след това да ги сортира в правилните контейнери", обяснява водещият автор д-р Юфън Джан (Yufeng Zhang) от групата по фотоника в катедрата по електроника и наноинженерство на университета Аалто в изявление. "Обикновено се обработва всеки пакет един по един. Нашият метод за оптични изчисления обединява всички пакети и всички машини заедно – ние създаваме множество "оптични куки", които свързват всеки вход с правилния му изход. Само с една операция, едно преминаване на светлина, всички инспекции и сортиране се случват мигновено и паралелно."

Предизвикателствата не са прости. Изграждането на дълбоки мрежи с изкуствен интелект би изисквало подреждане на множество оптични слоеве заедно и всичко се нуждае от точна настройка. Изследователите установяват, че обучението на AI модели с изкуствен интелект да предвиждат специфичните особености на оптичната система помага за компенсиране на малки несъвършенства, но изграждането на надежден хардуер все още изисква прецизна инженерна работа.

Въпреки това, подходът работи с множество дължини на вълните и може да се мащабира значително. В компютърни симулации екипът успешно тества изчисления с над два милиона отделни операции, което е далеч отвъд това, което физическият прототип може да обработва в момента.

Това е лабораторно изследване в ранен етап, а не продукт, който може да се закупи. Но то демонстрира фундаментално различен начин за извършване на изчисленията, които захранват съвременния изкуствен интелект. С нарастването на изискванията за изкуствен интелект, подобни подходи биха могли да предложат път напред, който не само прави нещата постепенно ускорени. Той преосмисля начина, по който се случват изчисленията.

Справка: Yufeng Zhang, Xiaobing Liu, Chenguang Yang, Jinlong Xiang, Hao Yan, Tianjiao Fu, Kaizhi Wang, Yikai Su, Zhipei Sun and Xuhan Guo. “Direct tensor processing with coherent light.” Nature Photonics (November 14, 2025). DOI: 10.1038/s41566-025-01799-7

Източник: Computing At Light Speed: New System Performs AI Calculations In Single Flash, StudyFinds 

Още по темата

29/09/2025

Медицина

Учени отпечатаха вируси, проектирани от изкуствен интелект, и те успешно се възпроизвеждат

07/08/2025

Физика

Схема за безжичен пренос на енергия с помощта на изкуствен интелект (видео)

08/07/2025

Човекът

Изкуствен интелект шокиращо точно предсказва какво ще направят хората след това

03/12/2020

Животът

Изкуствен интелект е решил може би „най-голямото предизвикателство в биологията“