ki-systeem dat werkt met licht en elektronen zou een stuk energiezuiniger en efficiënter zijn (afb: Hangbo Yang et al./~spie Digital Library)
Kunstmatige intelligentie is de hedendaagse gekte en die technologie benadrukt maar weer eens hoe klungelig menselijke technieken zijn in vergelijking met soortgelijke voorbeelden in de natuur. Menselijke hersens gebruiken een niet onbelangrijk deel van de energie die we naar binnen werken, maar die valt in het niet wat ki verspilt, om nog maar niet te spreken van de hoeveelheid koelwater die het snel exploderende datacentrumpark vergt. Nu schijnt en een ki-methode te zijn die geen grafische processor nodig zou hebben en die niet zo energiehongerig is als de huidige ki-technieken. Licht moet dat mogelijk maken. Aan de universiteit van Greifswald zou een variant bedacht zijn die werkt met magnetische tunnelcontacten.
Onderzoekers van de universiteit Florida, de universiteit van Californië in Los Angeles en de George Washingtonuniversiteit hebben chips ontworpen die meer licht dan elektronen gebruiken om bepaalde berekeningen uit te voeren. De wetenschappers richtten zich op het verwerken van zogeheten ‘convolutiebewerkingen’ in het ki-leerproces. Convolutie stelt ki in staat om precieze patronen in een foto te detecteren, bijvoorbeeld een oog in een gezicht. Dat werkt ook met video’s of de structuur van tekst.
Convolutionele bewerkingen zijn rekenintensief in ki-systemen en beperken de opschaalbaarheid van machineleren, schrijven de onderzoekers rond Hangbo Yang van de universiteit van Florida. Ze introduceren een, wat zij noemen, fotonische gezamenlijke transformatiecorrelator (pJTC) die gebruikmaakt van een vrijwel energieloze Fouriertransformatie-op-chip om convolutiebewerkingen te versnellen. Als dat abracadabra voor jou is leef ik met je mee, maar onthoud dat dat ki heel wat minder energiehongerig maakt.
De pJTC reduceert de rekencomplexiteit voor zowel convolutie als kruiscorrelatie van O(N4) naar O(N2), waarbij N2 de invoerdatagrootte is. Deze pJTC demonstreert functionele Fouriertransformaties en convolutie en behaalt een nauwkeurigheid van 98,0% bij een voorbeeldige inferentietaak (herkenning van handgeschreven cijfers). Dit is het equivalent van traditionele chips, maar met een stuk lagere energierekening. Bovendien kan het hybride foton/elektronsysteem tegelijkertijd meer kleuren verwerken (=multiplexen) waardoor parallele verwerking mogelijk is.
Juist deze processen vereisen aanzienlijke rekenkracht en dus energie. In plaats van de traditionele circuits van een grafische processor te gebruiken, kozen Yang c.s. daarom voor een combinatie van optica en een conventionele siliciumchip. Op de chip bestaat de optica uit Fresnellenzen: kleine, platte, ultradunne optische structuren .
Deze lenzen, geëtst in silicium, zijn dunner dan een mensenhaar. Wanneer een convolutiebewerking nodig is, zoals het analyseren van een afbeelding, worden de digitale gegevens omgezet in laserlicht. Dit laserlicht gaat door de lenzen en voert direct de wiskundige bewerking uit waarmee het ki-systeem patronen in het beeld kan herkennen.
Lichtsnelheid
Het resultaat wordt vervolgens weer omgezet in een digitaal signaal dat het neurale netwerk van het systeem kan gebruiken. Met deze lichtopbrengst worden berekeningen uitgevoerd met vrijwel de lichtsnelheid, terwijl er nauwelijks energie wordt verbruikt en die efficiëntie zou ook nog eens worden verhoogd (dus) door het muktiplexen. Met dit proces zouden Yang en de zijnen de snelheid van de convolutiebewerking met een factor 100 hebben verhoogd.
Variant
Ook in Greifswald praten de onderzoekers over een laag energieverbruik en een systeem dat zou lijken op hoe de hersens werken (neuromorf). Deze magnetische tunnelcontacten (mtc) kunnen niet alleen informatie opslaan, maar deze ook verwerken, net als zenuwcellen. Onderzoekers rond Tahereh Sadat Parvini ontwikkelden een hybride opto-elektrisch excitatieschema dat elektrische stromen combineert met korte laserpulsen. Dit maakte het mogelijk om bijzonder hoge thermo-elektrische spanningen in de mtc’s te genereren. Dat zou een belangrijke voorwaarde voor het specifiek simuleren van synapsachtig gedrag.
De natuurkundigen zagen drie bijzonder opmerkelijke eigenschappen. De gegenereerde spanning kan flexibel worden aangepast afhankelijk van de elektrische stroom, vergelijkbaar met het gewicht van een synaps in de hersenen. Ook ontstaan er spontane piek-signalen, die lijken op de uitwisseling van informatie tussen zenuwcellen. In computersimulaties met deze technologie is al een herkenningsnauwkeurigheid van 93,7% bereikt voor handgeschreven cijfers.
“Onze resultaten tonen aan dat mtc’s met optisch-elektrische aansturing een compact en energiezuinig platform vormen voor de volgende generatie computers”, stelt Markus Münzenberg samen. “Omdat de technologie compatibel is met de huidige halfgeleidertechnologie, denken we dat deze in de toekomst zowel in alledaagse apparaten als in krachtige computers kan worden gebruikt.”
Bron: Futura-Sciences