Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
Sign in to follow this  
KopalniaWiedzy.pl

Wielkość ma znaczenie. Olbrzymi procesor zrewolucjonizuje sztuczną inteligencję?

Recommended Posts

Trenowanie systemów sztucznej inteligencji trwa obecnie wiele tygodni. Firma Cerebras Systems twierdzi, że potrafi skrócić ten czas do kilku godzin. Pomysł polega na tym, by móc testować więcej pomysłów, niż obecnie. Jeśli moglibyśmy wytrenować sieć neuronową w ciągu 2-3 godzin, to rocznie możemy przetestować tysiące rozwiązań, mówi Andrew Feldman, dyrektor i współzałożyciel Cerebras.

Jeśli chcemy wytrenować sieć sztucznej inteligencji, która np. ma zarządzać autonomicznym samochodem, potrzebujemy wielu tygodni i olbrzymiej mocy obliczeniowej. Sieć musi przeanalizować olbrzymią liczbę zdjęć czy materiałów wideo, by nauczyć się rozpoznawania istotnych obiektów na drodze.

Klienci Cerebras skarżą się, że obecnie trenowanie dużej sieci neuronowej może trwać nawet 6 tygodni. W tym tempie firma może wytrenować około 6 sieci rocznie. To zdecydowanie zbyt mało dla przedsiębiorstw, które chcą sprawdzić wiele nowych pomysłów za pomocą SI.

Rozwiązaniem problemu ma być komputer CS-1, a właściwie jego niezwykły procesor. Maszyny CS-1 mają wysokość 64 centymetrów, a każda z nich potrzebuje do pracy 20 kW. Jednak 3/4 obudowy każdego z komputerów zajmuje układ chłodzenia, a tym, co najbardziej rzuca się w oczy jest olbrzymi układ scalony. Zajmuje on powierzchnię 46 255 milimetrów kwadratowych, czyli około 50-krotnie więcej niż tradycyjny procesor. Zawiera 1,2 biliona tranzystorów, 400 000 rdzeni obliczeniowych i 18 gigabajtów pamięci SRAM.

Procesor o nazwie Wafer Scale Engine (WSE) wypada znacznie lepiej niż podobne systemy. Jak zapewniają przedstawiciele Cerebras, ich maszyna, w porównaniu z klastrem TPU2 wykorzystywanym przez Google'a do trenowania SI, zużywa 5-krotnie mniej energii i zajmuje 30-krotnie mniej miejsca, a jest przy tym 3-krotnie bardziej wydajna. Takie zestawienie brzmi imponująco, a na ile rzeczywiście WSE jest lepszy od dotychczasowych rozwiązań powinno ostatecznie okazać się w bieżącym roku. Jak zauważa analityk Mike Demler, sieci neuronowe stają się coraz bardziej złożone, więc możliwość szybkiego ich trenowania jest niezwykle ważna.

Trzeba jednak przyznać, że w twierdzeniach Cerebras musi być ziarno prawdy. Wśród klientów firmy jest m.in. Argonne National Laboratory, które ma już maszyny CS-1 u siebie. Zapewne już wkrótce dowiemy się, czy rzeczywiście zapewniają one tak wielką wydajność i pozwalają tak szybko trenować sieci neuronowe.

Twórcami Cerebras są specjaliści, którzy pracowali w firmie Sea Micro, przejętej przez AMD. Pomysł stworzenia komputera wyspecjalizowanego w sztucznej inteligencji zaczął kiełkować w ich głowach w 2015 roku. Stwierdzili, że odpowiedni procesor musi być w stanie szybko przesyłać duże ilości danych, układy pamięci muszą znajdować się blisko rdzenia, a same rdzenie nie powinny zajmować się danymi, którymi już zajmują się inne rdzenie. To zś oznaczało, że tego typu układ musi składać się z olbrzymiej liczby niewielkich rdzeni wyspecjalizowanych w obliczeniach z zakresu sieci neuronowych, połączenia między rdzeniami muszą być szybkie i zużywać niewiele energii, a wszystkie dane muszą być dostępne na procesorze, a nie w osobnych układach pamięci.

Twórcy Cerebras uznali, że tym, czego potrzebują, jest chip niemalże wielkości całego plastra krzemowego. Udało im się taki układ skonstruować, chociaż nie było to łatwe zadanie i wciąż muszą poradzić sobie z licznymi problemami. Jednym z nich było poradzenie sobie z filozofią tworzenia współczesnych plastrów krzemowych. Obecnie z pojedynczego plastra tworzy się wiele procesorów. Po ich przygotowaniu, plaster, zawierający wiele identycznych układów, jest cięty. W procesie przygotowywania plastra do produkcji tworzy się na nim specjalne linie, wzdłuż których przebiegają cięcia. Tymczasem Cerebras potrzebowało takiego plastra w całości, z połączeniami pomiędzy poszczególnymi rdzeniami. To zaś wymagało nawiązania współpracy z TSMC i opracowania metody przeprowadzenia połączeń przez linie.

Wysiłek się opłacił. Poszczególne rdzenie komunikują się między sobą z prędkością 1000 Pb/s, a komunikacja pomiędzy pamięcią a rdzeniami przebiega w tempie do 9 PB/s. To nie jest trochę więcej. To o cztery rzędy wielkości więcej, gdyż wszystko odbywa się w ramach tego samego plastra, cieszy się Feldman.

Jednak przeprowadzenie połączeń przez linie nie był jedynym problemem. Trzeba było zmodyfikować cały proces projektowania i produkcji układów. Nawet oprogramowanie do projektowania procesorów jest przygotowane pod niewielkie układy. Każda zasada, każde narzędzie i każde urządzenie jest obecnie dostosowana do produkcji układów scalonych o zwyczajowych rozmiarach. My zaś potrzebujemy czegoś znacznie większego, dlatego też musieliśmy na nowo opracować każdy element, dodaje Feldman.

Jeszcze innym problemem okazało się zasilanie takiego układu. Każdy z 1,2 biliona tranzystorów potrzebuje 0,8 wolta. To standardowe napięcie, ale tranzystorów jest tak dużo, że do układu należy doprowadzić prąd o natężeniu 20 000 amperów.

Uzyskanie w całym plastrze 20 000 amperów bez znacznego spadku napięcia było kolejnym wyzwaniem inżynieryjnym, mówią przedstawiciele Cerebras. Doprowadzenie prądu do krawędzi WSE nie wchodziło w rachubę, gdyż opory spowodowałyby spadek napięcia do zera zanim prąd osiągnąłby środek układu. Rozwiązaniem okazało się prostopadłe podłączenie od góry. Inżynierowie Cerebras zaprojektowali specjalny zestaw składający się z setek układów wyspecjalizowanych w kontrolowaniu przepływu prądu. Za pomocą miliona miedzianych połączeń dostarcza on zasilanie do WSE.

Cerebras nie podaje żadnych danych odnośnie testów wydajności swojego rozwiązania w porównaniu z innymi systemami. Zamiast tego firma zachęca swoich klientów, by po prostu sprawdzili, czy  CS-1 i WSE sprawują się lepiej w zadaniach, których ci klienci potrzebują. Nie ma w tym jednak nic dziwnego. Każdy korzysta z własnych modeli dostosowanych do własnych potrzeb. To jedyne co się liczy dla klienta, mówi analityk Karl Freund.

Jednym z takich klientów jest właśnie Argonne National Laboratory. Ma ono dość specyficzne potrzeby. Wykorzystuje sieci neuronowe do rozpoznawania różnych rodzajów fal grawitacyjnych w czasie rzeczywistym. Pracujący tam specjaliści wolą więc samodzielnie przekonać się, czy nowe urządzenie lepiej sprawdzi się w tych zastosowaniach niż dotychczas stosowane superkomputery.


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Gdy Deep Blue wygrał w szachy z Garri Kasparowem, a w 2016 roku AlphaGo pokonał w go Lee Sedola wiedzieliśmy, że jesteśmy świadkami ważnych wydarzeń. Były one kamieniami milowymi w rozwoju sztucznej inteligencji. Teraz system sztucznej inteligencji „Swift” stworzony na Uniwersytecie w Zurychu pokonał mistrzów świata w wyścigu dronów.
      Swift stanął do rywalizacji z trzema światowej klasy zawodnikami w wyścigu, podczas którego zawodnicy mają założone na głowy specjalne wyświetlacze do których przekazywany jest obraz z kamery drona i pilotują drony lecące z prędkością przekraczającą 100 km/h.
      Sport jest bardziej wymagający dla sztucznej inteligencji, gdyż jest mniej przewidywalny niż gra planszowa niż gra wideo. Nie mamy idealnej wiedzy o dronie i środowisku, zatem sztuczna inteligencja musi uczyć się podczas interakcji ze światem fizycznym, mówi Davide Scaramuzza z Robotik- und Wahrnehmungsgruppe  na Uniwersytecie w Zurychu.
      Jeszcze do niedawna autonomiczne drony potrzebowały nawet dwukrotnie więcej czasu by pokonać tor przeszkód, niż drony pilotowane przez ludzi. Lepiej radziły sobie jedynie w sytuacji, gdy były wspomagane zewnętrznym systemem naprowadzania, który precyzyjne kontrolował ich lot. Swift reaguje w czasie rzeczywistym na dane przekazywane przez kamerę, zatem działa podobnie jak ludzie. Zintegrowana jednostka inercyjna mierzy przyspieszenie i prędkość, a sztuczna sieć neuronowa, na podstawie obrazu z kamery lokalizuje położenie drona i wykrywa kolejne punkty toru przeszkód, przez które dron musi przelecieć. Dane z obu tych jednostek trafiają do jednostki centralnej – również sieci neuronowej – która decyduje o działaniach, jakie należy podjąć, by jak najszybciej pokonać tor przeszkód.
      Swift był trenowany metodą prób i błędów w symulowanym środowisku. To pozwoliło na zaoszczędzenie fizycznych urządzeń, które ulegałyby uszkodzeniom, gdyby trening prowadzony był na prawdziwym torze. Po miesięcznym treningu Swift był gotowy do rywalizacji z ludźmi. Przeciwko niemu stanęli Alex Vanover, zwycięzca Drone Racing League z 2019 roku, Thomas Bitmatta lider klasyfikacji 2019 MultiGP Drone Racing oraz trzykroty mistrz Szwajcarii Marvin Schaepper.
      Seria wyścigów odbyła się w hangarze lotniska Dübendorf w pobliżu Zurychu. Tor ułożony był na powierzchni 25 na 25 metrów i składał się z 7 bramek, przez które należało przelecieć w odpowiedniej kolejności, by ukończyć wyścig. W międzyczasie należało wykonać złożone manewry, w tym wywrót, czyli wykonanie półbeczki (odwrócenie drona na plecy) i wyprowadzenie go półpętlą w dół do lotu normalnego.
      Dron kontrolowany przez Swift pokonał swoje najlepsze okrążenie o pół sekundy szybciej, niż najszybszy z ludzi. Jednak z drugiej strony ludzie znacznie lepiej adaptowali się do warunków zewnętrznych. Swift miał problemy, gdy warunki oświetleniowe były inne niż te, w których trenował.
      Można się zastanawiać, po co drony mają latać bardzo szybko i sprawnie manewrować. W końcu szybki lot wymaga większej ilości energii, więc taki dron krócej pozostanie w powietrzu. Jednak szybkość lotu i sprawne manewrowanie są niezwykle istotne przy monitorowaniu pożarów lasów, poszukiwaniu osób w płonących budynkach czy też kręcenia scen filmowych.
      Warto tutaj przypomnieć, że systemy sztucznej inteligencji pokonały podczas symulowanych walk doświadczonego wykładowcę taktyki walki powietrznej oraz jednego z najlepszych amerykańskich pilotów.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      W przypadku sztucznej inteligencji z Osaki powiedzenie „wyglądasz na swój wiek” odnosi się nie do twarzy, a do... klatki piersiowej. Naukowcy z Osaka Metropolitan University opracowali zaawansowany model sztucznej inteligencji, który ocenia wiek człowieka na podstawie zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej. Jednak, co znacznie ważniejsze, jeśli SI odnotuje różnicę pomiędzy rzeczywistym wiekiem, a wiekiem wynikającym ze zdjęcia, może to wskazywać na chroniczną chorobę. System z Osaki może zatem przydać się do wczesnego wykrywania chorób.
      Zespół naukowy, na którego czele stali Yasuhito Mitsuyama oraz doktor Daiju Ueda z Wwydziału Radiologii Diagnostycznej i Interwencyjnej, najpierw opracował model sztucznej inteligencji, który na podstawie prześwietleń klatki piersiowej oceniał wiek zdrowych osób. Następnie model swój wykorzystali do badania osób chorych.
      W sumie naukowcy wykorzystali 67 009 zdjęć od 36 051 zdrowych osób. Okazało się, że współczynnik korelacji pomiędzy wiekiem ocenianym przez SI, a rzeczywistym wiekiem badanych wynosił 0,95. Współczynnik powyżej 0,90 uznawany jest za bardzo silny.
      Uczeni z Osaki postanowili sprawdzić, na ile ich system może być stosowany jako biomarker chorób. W tym celu wykorzystali 34 197 zdjęć rentgenowskich od chorych osób. Okazało się, że różnica pomiędzy oceną wieku pacjenta przez AI, a wiekiem rzeczywistym jest silnie skorelowana z różnymi chorobami, jak np. nadciśnienie, hiperurykemia czy przewlekła obturacyjna choroba płuc. Im więcej lat dawała pacjentowi sztuczna inteligencja w porównaniu z jego rzeczywistym wiekiem, tym większe było prawdopodobieństwo, że cierpi on na jedną z tych chorób.
      Wiek chronologiczny to jeden z najważniejszych czynników w medycynie. Nasze badania sugerują, że wiek oceniany na podstawie prześwietlenia klatki piersiowej może oddawać rzeczywisty stan zdrowia. Będziemy nadal prowadzili nasze badania. Chcemy sprawdzić, czy system ten nadaje się do oceny zaawansowania choroby, przewidzenia długości życia czy możliwych komplikacji pooperacyjnych, mówi Mitsuyama.
      Szczegóły badań opublikowano na łamach The Lancet.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Papież Franciszek paradujący po Watykanie w białej, puchowej kurtce od Balenciagi, Donald Trump uciekający przed policją, Władimir Putin za kratkami. To tylko kilka z licznych przykładów zdjęć, które obiegły Internet w ciągu ostatnich miesięcy. Wszystkie mają jedną cechę wspólną – przedstawiają wydarzenia, które nigdy nie miały miejsca.
      Internet, jaki znamy, czeka rewolucja, a być może już jesteśmy jej naocznymi świadkami. Rozwój technologii chyba jeszcze nigdy nie wiązał się ze zmianami na taką skalę. Mowa o sztucznej inteligencji, czyli AI, która już teraz budzi zarówno fascynację, jak i niepokój.
      Spreparowane zdjęcia znanych osób obiegają sieć
      Generatywne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji rozwinęły się w ostatnich miesiącach tak bardzo, że mówi się o przełomie. Prawdopodobnie każdy choć raz słyszał takie nazwy jak ChatGPT, Midjourney, DALL-E czy Stable Diffusion. To tylko wierzchołek góry lodowej, bo szum związany z AI jest na tyle duży, że zarówno małe, jak i wielkie przedsiębiorstwa poddają się modzie (i obietnicy zysków), wypuszczając własne aplikacje.
      Coraz więcej ekspertów zwraca jednak uwagę na to, jak niebezpieczna staje się moda na AI. Już teraz możemy zaobserwować jej wpływ na to, jak postrzegamy rzeczywistość.
      Przykładowo, poniższe „zdjęcie” zostało wygenerowane za pomocą narzędzia Midjourney i umieszczone na platformie Reddit:
      Grafika została prędko pochwycona i podbiła wszystkie media społecznościowe. I choć od początku było wiadomo, że została wygenerowana przez AI, to wiele osób zapomniało wspomnieć o tym fakcie, udostępniając ją dalej. Tak narodził się Balenciaga Pope, w którego prawdziwość uwierzyła duża część internautów.
      Papież Franciszek w kurtce Balenciagi jest bardziej zabawny niż szkodliwy, ale nie jest jedynym przykładem viralowego zdjęcia, na które nabrało się wiele osób, a które zostało najzwyczajniej w świecie spreparowane. Podobny los podzieliły między innymi obrazy przedstawiające Donalda Trumpa w pomarańczowym kombinezonie więziennym czy Władimira Putina klękającego przed Xi Jinpingiem, przewodniczącym Chińskiej Republiki Ludowej.
      Dlaczego problem dezinformacji staje się tak poważny?
      Spreparowane obrazy przedstawiające twarze znanych osób nie są niczym nowym w Internecie. Przerabianie zdjęć stało się możliwe już wtedy, gdy powstały narzędzia do obróbki graficznej (z Adobe Photoshopem na czele).
      Jest jednak różnica między standardowym przerabianiem zdjęć a generowaniem ich za pomocą AI. O ile obsługa programów graficznych (z zadowalającymi rezultatami) wymaga posiadania pewnych umiejętności, o tyle generowanie zdjęć i obrazów za pomocą AI jest darmowe oraz banalnie łatwe. Narzędzia korzystają z promptów, czyli tekstowych podpowiedzi. Wystarczy więc odpowiednio opisać to, co chce się uzyskać, a sztuczna inteligencja wygeneruje obraz na podstawie zapytania.
      Sprawia to, że właściwie każdy jest dziś w stanie generować treści, które są realistyczne, a jednocześnie nie mają nic wspólnego z rzeczywistością. Sianie dezinformacji, propagandy i rozpowszechnianie kłamstw nigdy nie było tak łatwe, a z drugiej strony – w przyszłości możemy mieć też problem z wiarą we wszystkie wiadomości ze względu na wyuczoną nieufność w stosunku do treści generowanych przez AI.
      Warto zaznaczyć, że nie tylko sfalsyfikowane zdjęcia stanowią niebezpieczeństwo związane z szerzeniem dezinformacji i „fake newsów”. Rozwój AI dotyka każdego medium. W przyszłości prawdopodobnie trzeba będzie zastanawiać się dwa razy nie tylko nad autentycznością zdjęć, ale i filmów oraz ludzkich głosów.
      Już teraz możliwe jest wkładanie w usta znanych osób wypowiedzi, które nigdy nie padły. Brzmi to dystopijnie, ale trzeba przyznać jedno – internauci nigdy nie zawodzą, a memy z prezydentami kłócącymi się przy grach wideo to prawdopodobnie najśmieszniejsze, co wynikło z całej tej sytuacji.
      Moda na AI groźna także z innych powodów
      Łatwość, z jaką będzie można tworzyć i rozprzestrzeniać materiały propagandowe i dezinformację, to z pewnością jeden z najważniejszych problemów, z którymi będą musieli zmierzyć się wszyscy ludzie korzystający z sieci. AI stanowi jednak również inne zagrożenia.
      W sklepach Play czy App Store znajdziemy masę aplikacji mobilnych używających sztucznej inteligencji: wirtualnych asystentów, czatboty, filtry upiększające albo zmieniające twarze.
      Aplikacje te są teraz szczególnie rozchwytywane, ponieważ „boom” na AI trwa w najlepsze. Wiele z nich to jednak w rzeczywistości tylko fasady udające autentyczne narzędzia. Moda na AI ułatwia bowiem oszustom i przestępcom rozprzestrzenianie złośliwego oprogramowania, dlatego dziś czujność jest szczególnie ważna.
      Warto pamiętać, by uważnie czytać opinie i komentarze na temat każdej aplikacji, którą planujemy pobrać na swoje urządzenie. Dobrze też podjąć dodatkowe środki ostrożności. Tani VPN niestety nie zapewni nam wystarczającej ochrony i nie uchroni przed pobraniem szkodliwego oprogramowania, dlatego rozsądniej jest zainwestować z porządną wirtualną sieć prywatną.
      Wśród „AI-sceptyków” niepokój budzi również etyka związana z ulepszaniem tej technologii, a właściwie jej brak, gdy mowa na przykład o trenowaniu sieci neuronowych. Narzędzia takie jak ChatGPT czy Midjourney nie tworzą treści z powietrza – zanim zostały wypuszczone na rynek, trenowano je na tysiącach gigabajtów materiałów umieszczonych w Internecie.
      Obecnie trwa spór o to, czy takie praktyki powinny być w ogóle legalne, jako że twórcy tych materiałów (w tym graficy, pisarze i inni artyści) nigdy nie wyrazili zgody na użyczenie wyników swojej pracy do trenowania systemów mogących ich w przyszłości nawet zastąpić.
      Jak na razie pewne jest jedno: musimy nauczyć się poważnie zastanawiać nad tym, czy to, co widzimy, na pewno jest autentyczne.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Sztuczna inteligencja lepiej niż technik-elektroradiolog ocenia i diagnozuje funkcjonowanie serca na podstawie badań ultrasonograficznych, wynika z badań przeprowadzonych przez naukowców z Cedars-Sinai Medical Center. Randomizowane testy prowadzili specjaliści ze Smidt Heart Institute i Division of Articifial Intelligence in Medicine.
      Uzyskane wyniki będą miały natychmiastowy wpływ na obrazowanie funkcji serca oraz szerszy wpływ na całe pole badań obrazowych serca, mówi główny autor badań, kardiolog David Ouyang. Pokazują bowiem, że wykorzystanie sztucznej inteligencji na tym polu poprawi jakość i efektywność obrazowania echokardiograficznego.
      W 2020 roku eksperci ze Smidt Heart Institute i Uniwersytetu Stanforda stworzyli jeden z pierwszych systemów sztucznej inteligencji wyspecjalizowany w ocenie pracy serca, a w szczególności w ocenie frakcji wyrzutowej lewej komory. To kluczowy parametr służący ocenie pracy mięśnia sercowego. Teraz, bazując na swoich wcześniejszych badaniach, przeprowadzili eksperymenty, w ramach których wykorzystali opisy 3495 echokardiografii przezklatkowych. Część badań została opisana przez techników, część przez sztuczną inteligencję. Wyniki badań wraz z ich opisami otrzymali kardiolodzy, którzy mieli poddać je ocenie.
      Okazało się, że kardiolodzy częściej zgadzali się z opisem wykonanym przez sztuczną inteligencję niż przez człowieka. W przypadku SI poprawy wymagało 16,8% opisów, natomiast kardiolodzy wprowadzili poprawki do 27,2% opisów wykonanych przez techników. Lekarze nie byli też w stanie stwierdzić, które opisy zostały wykonane przez techników, a które przez sztuczą inteligencję. Badania wykazały również, że wykorzystanie AI zaoszczędza czas zarówno kardiologów, jak i techników.
      Poprosiliśmy naszych kardiologów, by powiedzieli, które z opisów wykonała sztuczna inteligencja, a które technicy. Okazało się, że lekarze nie są w stanie zauważyć różnicy. To pokazuje, jak dobrze radzi sobie sztuczna inteligencja i że można ją bezproblemowo wdrożyć do praktyki klinicznej. Uważamy to za dobry prognostyk dla dalszych testów na wykorzystaniem SI na tym polu, mówi Ouyang.
      Badacze uważają, że wykorzystanie AI pozwoli na szybszą i sprawniejszą diagnostykę. Oczywiście o ostatecznym opisie badań obrazowych nie będzie decydował algorytm, a kardiolog. Tego typu badania, kolejne testy i artykuły naukowe powinny przyczynić się do szerszego dopuszczenia systemów AI do pracy w opiece zdrowotnej.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Światło posiada niezwykle interesującą cechę. Jego fale o różnej długości nie wchodzą ze sobą w interakcje. Dzięki temu można jednocześnie przesyłać wiele strumieni danych. Podobnie, światło o różnej polaryzacji również nie wchodzi w interakcje. Zatem każda z polaryzacji mogłaby zostać wykorzystana jako niezależny kanał przesyłania i przechowywania danych, znakomicie zwiększając gęstość informacji.
      Naukowcy z Uniwersytetu Oksfordzkiego poinformowali właśnie o opracowaniu metody wykorzystania polaryzacji światła do zmaksymalizowania gęstości danych. Wszyscy wiemy, że przewaga fotoniki nad elektronika polega na tym, że światło przemieszcza się szybciej i jest bardziej funkcjonalne w szerokich zakresach. Naszym celem było wykorzystanie wszystkich zalet fotoniki połączonych z odpowiednim materiałem, dzięki czemu chcieliśmy uzyskać szybsze i gęstsze przetwarzanie informacji, mówi główny autor badań, doktorant June Sang Lee.
      Jego zespół, we współpracy z profesorem C. Davidem Wrightem z University of Exeter, opracował nanowłókno HAD (hybrydyzowane-aktywne-dielektryczne). Każde z nanowłókien wyróżnia się selektywną reakcją na konkretny kierunek polaryzacji, zatem możliwe jest jednoczesne przetwarzanie danych przenoszonych za pomocą różnych polaryzacji. Stało się to bazą do stworzenia pierwszego fotonicznego procesora wykorzystującego polaryzację światła. Szybkość obliczeniowa takiego procesora jest większa od procesora elektronicznego, gdyż poszczególne nanowókna są modulowane za pomocą nanosekundowych impulsów optycznych. Nowy układ może być ponad 300-krotnie bardziej wydajny niż współczesne procesory.
      To dopiero początek tego, co możemy osiągnąć w przyszłości, gdy uda się nam wykorzystać wszystkie stopnie swobody oferowane przez światło, w tym polaryzację. Dzięki temu uzyskamy niezwykły poziom równoległego przetwarzania danych. Nasze prace wciąż znajdują się na bardzo wczesnym etapie, dlatego też szacunki dotyczące prędkości pracy takiego układu wciąż wymagają eksperymentalnego potwierdzenia. Mamy jednak niezwykle ekscytujące pomysły łączenia elektroniki, materiałów nieliniowych i komputerów, komentuje profesor Harish Bhakaran, który od ponad 10 lat prowadzi prace nad wykorzystaniem światła w technologiach obliczeniowych.
      Ze szczegółami pracy można zapoznać się w artykule Polarisation-selective reconfigurability in hybridized-active-dielectric nanowires opublikowanym na łamach Science Advances.

      « powrót do artykułu
  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×
×
  • Create New...