Aceștia au utilizat lumina în locul electricității pentru a realiza operațiuni computaționale, iar abordarea a îmbunătățit semnificativ atât viteza, cât și eficiența rețelelor neurale de machine learning. Acestea reprezintă o formă de inteligență artificială care are drept scop replicarea funcțiilor creierului uman până la punctul în care poate învăța pe cont propriu să realizeze o anumită sarcină, fără programare sau supervizare.

Actualele procese utilizate în machine learning sunt limitate la realizarea unor operații complexe de puterea necesară pentru procesarea datelor. Cu cât sarcina e mai complicată, iar datele mai diverse, cu atât este nevoie de mai multă putere. Astfel de rețele sunt limitate și de transmiterea lentă a datelor electronice între procesor și memorie.

Cercetătorii de la Universitatea George Washington din Statele Unite au descoperit că utilizarea fotonilor în cadrul unităților de procesare ale rețelelor neurale ar putea depăși aceste limitări, creând astfel sisteme de inteligență artificială mai puternice și mai eficiente.

„Am descoperit că platformele pe bază de fotoni care integrează memorie optică eficientă pot realiza aceleași operațiuni, dar consumă o proporție mult mai mică și au throughput mai mare”, a declarat Mario Miscuglio, unul dintre cercetători.
Potențiale aplicații comerciale ale procesului inovator includ implementarea în cadrul rețelelor 5G și 6G, dar și centre de date cu sarcina de a procesa cantități foarte mari de informație. 

_________________________________________________________________________________________________

Urmăriți emisiunile preferate pe protvplus.ro: