光速人工智能成為可能

阿爾託大學的研究人員展示了光速下的單次張量計算，這是邁向基於光學計算而不是電子學的下一代人工智能硬件的顯著一步。

張量運算是一種算術，構成了幾乎所有現代技術，尤其是人工智能的基礎，但它們超出了我們熟悉的簡單數學範圍。想像一下在多個維度上旋轉、切割或重新排列魔方背後的數學原理。雖然人類和經典計算機必須逐步執行這些操作，但光可以同時執行所有這些操作。

如今，從圖像識別到自然語言處理，每項人工智能任務都依賴於張量運算。然而，數據的爆炸式增長將 GPU 等傳統數字計算平台在速度、可擴展性和功耗方面推向極限。

光如何使即時張量數學成為可能

受這一緊迫問題的啟發，阿爾託大學電子與納米工程系光子學組的張宇峰博士領導的國際研究合作發現了一種利用單次光傳播執行複雜張量計算的新方法。結果是以光速本身實現的一次性張量計算。

研究 發表於 自然光子學。

“我們的方法執行與現代 GPU 相同的操作，例如卷積和注意力層，但都以光速完成，”張博士說。 “我們不依賴電子電路，而是利用光的物理特性同時執行多項計算。”

為了實現這一目標，研究人員將數字數據編碼為光波的振幅和相位，有效地將數字轉化為光場的物理特性。當這些光場相互作用和組合時，它們自然會執行矩陣和張量乘法等數學運算，這些運算構成了深度學習算法的核心。

通過引入多個波長的光，該團隊擴展了這種方法來處理更高階的張量運算。

潛在影響和未來應用

“想像一下，一名海關官員必須使用多台具有不同功能的機器檢查每個包裹，然後將其分類到正確的容器中，”張解釋道。

“通常，您需要逐個處理每個包裹。我們的光學計算方法將所有包裹和所有機器連接在一起 – 我們創建了多個“光學掛鉤”，將每個輸入連接到正確的輸出。只需一次操作，一次光通過，所有檢查和分揀都會立即並行發生。”

該方法的另一個主要優點是其簡單性。光學操作在光傳播時被動發生，因此在計算過程中不需要主動控製或電子開關。

阿爾託大學光子學小組負責人孫志培教授表示：“這種方法幾乎可以在任何光學平台上實施。” “未來，我們計劃將這種計算結構直接集成到光子芯片中，使基於光的處理器能夠以極低的功耗執行複雜的人工智能任務。”

張說，最終目標是將該方法部署在現有硬件或大公司構建的平台上，保守估計將在三到五年內集成到此類平台中。

“這將創建新一代光學計算系統，顯著加速各個領域的複雜人工智能任務，”他總結道。