5 Minuty
Nový paradigmat výpočetní techniky řízené světlem
Vědci z Microsoftu a partnerských institucí představili funkční analogový optický počítač (AOC), který řeší vybrané úlohy umělé inteligence a optimalizace pomocí světla namísto tradičních elektronických tranzistorů. Odborníci upozorňují, že tento přístup nenahrazuje univerzální digitální stroje, avšak AOC se jeví jako vysoce energeticky efektivní akcelerátor pro speciální úlohy, jako je inference strojového učení, rekonstrukce obrazu nebo řešení omezených optimalizačních problémů.
Jak AOC funguje a význam „digitálního dvojníka“
Systém spojuje fyzické fotonické zařízení s doplňkovým softwarovým modelem — „digitálním dvojníkem“, který simuluje chování optického přístroje v křemíku. Tato hybridní strategie umožňuje inženýrům nasazovat experimenty v softwaru, před jejich převedením zpět do hardwaru, což otevírá cestu k řešení složitějších úloh, než jaké zvládne samotný prototyp.
„Digitální dvojník nám umožňuje řešit větší problémy, než na které aktuálně stačí samotný přístroj,“ vysvětlil Michael Hansen, seniorní ředitel z Microsoft Health Futures, v projektovém shrnutí. Digitální dvojče tak dovoluje simulovat mnohem více proměnných i rozmanité algoritmické workflow, což urychluje vývoj větších AOC polí budoucnosti.
První testy: klasifikace obrazu a rekonstrukce MRI
Pro ověření konceptu tým využil analogový optický počítač k řešení klasických úloh strojového učení, například pro klasifikaci obrázků. Výsledky byly srovnatelné s běžnými digitálními počítači u těchto jednodušších úkolů. Vědci však upozorňují, že rozšíření AOC – přidáním více micro-LED kanálů a optických prvků – by mohlo výrazně zvýšit energetickou efektivitu při zpracování rozsáhlejších úloh.
Pomocí digitálního dvojníka vědci předvedli i výrazné medicínské využití: rekonstrukci MRI mozku o rozměru 320 × 320 pixelů pomocí pouhých 62,5 % původních dat. Model dokázal přesně reprodukovat diagnostický snímek, což naznačuje cestu ke zrychlení MRI vyšetření a snížení zátěže pacientů.
Optimalizační testy: finanční clearing a minimalizace rizika
Kromě zpracování obrazů a klasifikace byl rámec AOC využit rovněž na soubor finančních optimalizačních úloh. Simulace se zaměřily na efektivní směnu finančních prostředků mezi více stranami při současném snižování celkového rizika – typicky se jedná o problém vypořádání v clearingových centrech a komplexních finančních sítích. V těchto scénářích dosáhla fotonická analogová výpočetní technika vyšší míry úspěšnosti než některé současné kvantové prototypy, což podtrhuje potenciál optických analogových počítačů v kombinatorické optimalizaci i operačním výzkumu.
Klíčové vlastnosti produktu a technická specifika
- Analogové optické výpočty spoléhající na prostorovou modulaci světla a pole micro-LED.
- Hybridní architektura se škálovatelným digitálním dvojníkem pro simulace a řešení větších úloh.
- Srovnatelná výkonnost s digitálními počítači u menších ML úloh a vyšší energetická účinnost při simulovaných rozměrnějších případech.
- Předvedené aplikace: klasifikace obrázků, řídká rekonstrukce MRI, vícestranná finanční optimalizace.
Výhody a omezení
Výhody zahrnují významný potenciál v úspoře energie u hustých, paralelizovaných úloh, nižší latenci u některých inferenčních úkolů či výrazné výsledky v rekonstrukčních a optimalizačních úlohách. Současná omezení jsou však zřejmá: AOC je ve fázi prototypu a zaměřuje se zejména na specifické skupiny problémů, nikoliv na univerzální výpočty. Jak poznamenal Aydogan Ozcan, výzkumník optických počítačů z UCLA, který nebyl do výzkumu zapojen, tato technologie je ideální pro specifické úlohy AI a optimalizační scénáře, nikoliv pro obecné použití.
Srovnání: Fotonické analogové vs. digitální a kvantové přístupy
Ve srovnání s tradičními CPU a GPU dokážou analogové optické procesory využít fyzikální vlastnosti světla k řešení některých lineárních a optimalizačních úloh s mnohonásobně nižší spotřebou energie na jeden výpočet. Proti začínajícím kvantovým systémům jsou fotonické analogové stroje praktičtější pro blízké nasazení na reálných datech a v ukázkových finančních úlohách vykázaly vyšší úspěšnost. Každá technologie má však své specifické přednosti – kvantové počítače cílí zejména na kombinatorické a vzorkovací úlohy, kdežto fotonická analogová technika exceluje v masivně paralelní lineární algebře a rekonstrukci dat.
Možnosti využití a aktuální tržní význam
Potenciální trhy v blízké budoucnosti zahrnují medicínu (urychlení rekonstrukce MRI a CT), akcelerátory AI inference pro edge i datová centra či finanční služby pro optimalizaci portfolia a vypořádání. S dalším nárůstem počtu micro-LED a zdokonalením integrace budou AOC zařízení schopná řešit miliony až miliardy proměnných, což z nich činí atraktivní řešení pro poskytovatele cloudu a výrobce specializovaného AI hardwaru.
Výhled: od prototypu k produkčnímu nasazení
V současnosti je AOC stále ve fázi experimentální platformy. Výzkumný tým plánuje u budoucích generací navýšit počet kanálů micro-LED a fotonických prvků, což by dramaticky zvýšilo propustnost i velikost řešených úloh. „Naším cílem, dlouhodobou vizí je, aby se tato technologie stala významnou součástí budoucnosti výpočetní techniky,“ uvádí Hitesh Ballani z Microsoft Cloud Systems Futures. Pokud se záměr povede, může se analogová optická výpočetní technika stát klíčovou technologií pro energeticky efektivní AI i rozsáhlé vědecké výpočty.
Zdroj: livescience
Komentáře