התרשמות האמן ממחשוב אופטו-אקוסטי. קרדיט: לונג הוי דא
חוקרים פיתחו דרך להשתמש בגלי קול ברשתות עצביות אופטיות, תוך שיפור יכולתם לעבד נתונים במהירות גבוהה וביעילות אנרגטית.
רשתות נוירונים אופטיות עשויות לספק את הפתרון המהיר והקיבולת הגדולה הדרוש להתמודדות עם משימות מחשוב מאתגרות. עם זאת, מיצוי מלוא הפוטנציאל שלהם ידרוש התקדמות נוספת. אתגר אחד הוא יכולת התצורה מחדש של רשתות עצביות אופטיות.
צוות מחקר בקבוצת המחקר סטילר במכון מקס פלנק למדע האור, בשיתוף עם קבוצת המחקר של אנגלונד במכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס, הצליח כעת להניח את הבסיס לאבני בניין נוירומורפיות חדשות הניתנות להגדרה מחדש על ידי הוספת אבני בניין חדשות מימד לפוטוני למידת מכונה: גלי קול.
החוקרים משתמשים באור כדי ליצור גלים אקוסטיים זמניים בסיב אופטי. גלי הקול הנוצרים בדרך זו יכולים לאפשר למשל פונקציונליות חוזרת של סיב אופטי טלקום, אשר חיונית לפירוש מידע הקשרי כגון שפה.
AI ויעילות אנרגטית
בינה מלאכותית היא כיום דבר שבשגרה ועוזרת לנו לג'נגל בין משימות יומיומיות. מודלים של שפה כגון ChatGPT מסוגלים ליצור טקסטים מנוסחים באופן טבעי, ולסכם פסקאות בצורה מובנית, ובכך לעזור לנו להפחית את התקורות הניהוליות שלנו. החיסרון הוא דרישות האנרגיה העצומות שלהם, כלומר ככל שהם מתפתחים, המכשירים החכמים הללו ידרשו פתרונות חדשים כדי להאיץ את עיבוד האותות ולהפחית את צריכת האנרגיה.
ד"ר בירגיט סטילר וסטיבן בקר במעבדה. קרדיט: Susanne Viezens, MPL
רשתות עצביות אופטיות: גבול חדש
לרשתות עצביות יש פוטנציאל להוות את עמוד השדרה של הבינה המלאכותית. בנייתם כרשתות עצביות אופטיות – המבוססות על אור במקום אותות חשמליים – מבטיחה טיפול בכמויות גדולות של נתונים במהירויות גבוהות וביעילות אנרגטית רבה. אולם עד כה, רבות מהגישות הניסיוניות להטמעת רשתות עצביות אופטיות הסתמכו על רכיבים קבועים והתקנים יציבים.
כעת צוות מחקר בינלאומי בראשות Birgit Stiller במכון מקס-פלנק למדע האור, בשיתוף דירק אנגלונד מהמכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס, מצא דרך לבנות אבני בניין הניתנות להגדרה מחדש המבוססים על גלי קול ללמידת מכונה פוטונית. לגישתם הניסיונית, החוקרים משתמשים בסיבים אופטיים דקים לשיער, שכבר משמשים ברחבי העולם לחיבורי אינטרנט מהירים.
מידע הנישא על ידי דופק אופטי מומר חלקית לגל אקוסטי. המידע נשאר בגל האקוסטי גם לאחר שפול האור עזב את הסיב האופטי. גל אקוסטי ראשוני זה משפיע על שלב עיבוד האור-קול השני והשלישי כאשר פולסי הקלט הבאים נושאים מידע שונה מהקודמים. כתוצאה מכך, גלים אקוסטיים מתחברים בדינמיקה מופרדת בזמן ומשמשים כמדיום להפצת מידע. קרדיט: Stiller Research Group, MPL
רשתות אופטיות לשיפור גלי קול
המפתח להמצאה הוא היצירה המונעת על ידי אור של גלי קול נעים המבצעים מניפולציה של שלבים חישוביים הבאים של רשת עצבית אופטית. מידע אופטי מעובד ומתאם לגלים אקוסטיים. לגלי הקול יש זמן שידור ארוך בהרבה לזרם המידע האופטי. לכן, הם נשארים בסיב האופטי זמן רב יותר וניתן לקשר אותם לכל שלב עיבוד עוקב בתורו. ייחודו של תהליך זה טמון בעובדה שהוא נשלט לחלוטין על ידי האור ואינו דורש מבנים ומתמרים מסובכים.
"אני מאוד נרגש שהתחלנו בקו מחקר חדש זה, החלוץ בשימוש בגלי קול לשליטה ברשתות עצביות אופטיות. לממצאי המחקר שלנו יש פוטנציאל לעורר את הפיתוח של אבני בניין חדשות עבור ארכיטקטורות חישוב פוטוניים חדשות", אומרת ד"ר בירגיט סטילר, ראש קבוצת המחקר הקוונטים האופטואקוסטיקה.
אבן הבניין הראשונה שהודגמה בניסוי על ידי הצוות היא מפעיל חוזר, טכנולוגיה בשימוש נרחב בתחום הרשתות העצביות החוזרות. הוא מאפשר קישור של סדרה של שלבים חישוביים ולכן מספק הקשר לכל שלב חישוב בודד שבוצע.
פעולות חוזרות ברשתות אופטיות
בשפה אנושית, למשל, סדר המילים יכול לקבוע את משמעותו של משפט. לדוגמה, שני המשפטים "היא החליטה לחקור את האתגר." ו"היא החליטה לערער על המחקר". מורכבים מאותן מילים אך יש להן משמעויות שונות. הסיבה לכך היא ההקשרים השונים שנוצרו על ידי סדרי המילים. רשת עצבית מסורתית המחוברת במלואה במחשב מתמודדת עם קשיים בלכידת הקשר מכיוון שהיא דורשת גישה לזיכרון. על מנת להתגבר על אתגר זה, רשתות עצבים צוידו בפעולות חוזרות המאפשרות זיכרון פנימי ומסוגלות ללכוד מידע הקשרי.
למרות שרשתות עצבים חוזרות ונשנות אלו פשוטות ליישום דיגיטלית, המימוש האנלוגי באופטיקה הוא מאתגר ונשען עד כה על חללים מלאכותיים כדי לספק את הזיכרון.
החוקרים השתמשו כעת בגלי קול כדי ליישם אופרטור חוזר. כתוצאה מכך, ה-Optoacoustic REcurrent Operator (OREO) רותם את התכונות הפנימיות של מוליך גל אופטי ללא צורך במאגר מלאכותי או במבנים חדשים שיוצרו. OREO מציע את היתרון של שליטה אופטית לחלוטין, מה שהופך את המחשב האופטו-אקוסטי לניתן לתכנות על בסיס פולס-אחר-פולס. לדוגמה, החוקרים השתמשו בכך כדי ליישם נשירה חוזרת באופן אופטי בפעם הראשונה, טכניקת ויסות ששימשה רק בעבר כדי להגביר את הביצועים של רשתות עצביות חוזרות דיגיטליות. נעשה שימוש ב-OREO כדי להבחין בין עד 27 דפוסים שונים, מה שמוכיח את יכולתו לעבד הקשר.
פוטנציאל עתידי של למידת מכונה פוטונית
"השליטה הכל-אופטית של OREO היא תכונה רבת עוצמה. במיוחד האפשרות לתכנת את המערכת על בסיס דופק מעניקה מספר דרגות חופש נוספות. השימוש בגלי קול ללמידת מכונה פוטונית משבש את המצב הקיים ואני להוט מאוד לראות כיצד התחום יתפתח בעתיד", אומר סטיבן בקר, דוקטורנט במעבדת סטילר.
בעתיד, שימוש בגלי קול עבור רשתות עצביות אופטיות יוכל לפתוח סוג חדש של מחשוב נוירומורפי אופטי שניתן להגדיר מחדש באופן ספונטני ויאפשר מחשוב בזיכרון בקנה מידה גדול ברשת התקשורת הנוכחית. כמו כן, יישומים על-שבב של רשתות עצביות אופטיות יכולות להפיק תועלת מגישה זו, הניתנת ליישום במובילי גל פוטוניים ללא בקרות אלקטרוניות נוספות.
"למידת מכונה פוטונית עשויה להכיל פוטנציאל עצום לעיבוד מקביל של מידע ופעולות חסכוניות באנרגיה. הוספת גלים אקוסטיים יכולה לתרום למאמץ הזה עם ערכת כלים נשלטת אופטית וקלה לתפעול", אומרת ד"ר בירגיט סטילר.
