Işık Hızında Öğrenen İlk Yapay Zekâ Geliştirildi
Penn’deki mühendisler, yapay zeka eğitimini önemli ölçüde hızlandırabilecek, enerji tüketimini azaltabilecek ve potansiyel olarak tamamen ışıkla çalışan bilgi işlem sistemlerine yol açabilecek büyük bir atılım olan ışığı kullanarak doğrusal olmayan sinir ağlarını eğitebilen ilk programlanabilir çipi geliştirdiler.
Elektriğe dayanan geleneksel yapay zeka çiplerinin aksine, bu yeni çip fotoniktir, yani hesaplamaları ışık demetleri kullanarak gerçekleştirir. Nature Photonics dergisinde yayınlanan araştırma, çipin modern yapay zeka için gerekli olan karmaşık doğrusal olmayan işlemleri yürütmek için ışığı nasıl manipüle ettiğini gösteriyor.
Malzeme Bilimi ve Mühendisliği ile Elektrik ve Sistem Mühendisliği Profesörü ve çalışmanın kıdemli yazarı Liang Feng, “Doğrusal olmayan işlevler derin sinir ağlarının eğitimi için kritik öneme sahiptir” diyor. “Amacımız bunu fotonikte ilk kez gerçekleştirmekti.”
Fotonik Yapay Zeka’da Eksik Parça
Günümüzde çoğu YZ sistemi, biyolojik sinir dokusunu taklit etmek üzere tasarlanmış bir yazılım olan sinir ağlarına dayanmaktadır. Tıpkı nöronların biyolojik canlıların düşünmesini sağlamak için birbirine bağlanması gibi, sinir ağları da basit birimlerin katmanlarını veya “düğümleri” birbirine bağlayarak yapay zeka sistemlerinin karmaşık görevleri yerine getirmesini sağlar.
Hem yapay hem de biyolojik sistemlerde, bu düğümler yalnızca bir eşiğe ulaşıldığında “ateşlenir” – girdideki küçük değişikliklerin çıktıda daha büyük, daha karmaşık değişikliklere neden olmasını sağlayan doğrusal olmayan bir süreç.
Doktora sonrası araştırmacı Tianwei Wu (solda) ve Profesör Liang Feng (sağda) laboratuvarda, ışıkla çalışan yeni çipi geliştirmek için kullanılan aparatlardan bazılarını gösteriyor. Kredi: Sylvia Zhang.
Bu doğrusal olmayan özellik olmadan, katman eklemek hiçbir işe yaramaz: sistem, girdilerin basitçe birbirine eklendiği ve gerçek bir öğrenmenin gerçekleşmediği tek katmanlı doğrusal bir işleme indirgenir.
Penn Engineering’deki ekipler de dahil olmak üzere birçok araştırma ekibi, doğrusal matematiksel işlemleri gerçekleştirebilen ışıkla çalışan çipler geliştirmiş olsa da, hiçbiri doğrusal olmayan işlevleri yalnızca ışık kullanarak temsil etme zorluğunu çözemedi – şimdiye kadar.
ESE’de doktora sonrası araştırmacı ve makalenin ilk yazarı olan Tianwei Wu (Gr’24), “Doğrusal olmayan işlevler olmadan fotonik çipler derin ağları eğitemez veya gerçekten akıllı görevleri yerine getiremez” diyor.
Işığı Işıkla Yeniden Şekillendirmek
Ekibin buluşu, ışığa tepki veren özel bir yarı iletken malzeme ile başlıyor. Bir “sinyal” ışığı demeti (giriş verilerini taşıyan) malzemeden geçtiğinde, ikinci bir “pompa” ışını yukarıdan parlayarak malzemenin nasıl tepki vereceğini ayarlıyor.
Ekip, pompa ışınının şeklini ve yoğunluğunu değiştirerek, sinyal ışığının yoğunluğuna ve malzemenin davranışına bağlı olarak nasıl emildiğini, iletildiğini veya yükseltildiğini kontrol edebilir. Bu süreç, çipi farklı doğrusal olmayan işlevleri yerine getirecek şekilde “programlıyor”.
“Çipin yapısını değiştirmiyoruz,” diyor Feng. “Malzemenin içinde desenler oluşturmak için ışığın kendisini kullanıyoruz, bu da ışığın malzeme içinde nasıl hareket ettiğini yeniden şekillendiriyor.”
Sonuç, pompa modeline bağlı olarak çok çeşitli matematiksel işlevleri ifade edebilen yeniden yapılandırılabilir bir sistem. Bu esneklik, çipin gerçek zamanlı olarak öğrenmesine ve çıkışından gelen geri bildirimlere göre davranışını ayarlamasına olanak tanıyor.
Işık Hızında Eğitim
Ekip, çipin potansiyelini test etmek için çipi karşılaştırmalı yapay zeka problemlerini çözmek için kullandı. Platform, basit bir doğrusal olmayan karar sınırı görevinde %97’nin üzerinde ve bir makine öğrenimi standardı olan iyi bilinen Iris çiçek veri setinde %96’nın üzerinde doğruluk elde etti.
Her iki durumda da, fotonik çip geleneksel dijital sinir ağlarıyla eşleşti veya daha iyi performans gösterdi, ancak daha az işlem kullandı ve güç tüketen elektronik bileşenlere ihtiyaç duymadı.
Çipin içindeki ışığın görüntüsü – beyaz kesikli kutular girişleri, sarı kesikli kutular ise çıkışları gösteriyor. Kredi: Liang Feng, Tianwei Wu.
Çarpıcı bir sonuçta, çip üzerindeki sadece dört doğrusal olmayan optik bağlantı, geleneksel bir modelde sabit doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonlarına sahip 20 doğrusal elektronik bağlantıya eşdeğerdi. Bu verimlilik, mimari ölçeklendikçe nelerin mümkün olabileceğine dair ipuçları veriyor.
İmalattan sonra sabitlenen önceki fotonik sistemlerin aksine, Penn çipi boş bir tuval olarak başlıyor. Pompa ışığı bir fırça gibi davranarak malzemeye yeniden programlanabilir talimatlar çiziyor.
Feng, “Bu, sahada programlanabilir bir fotonik bilgisayar için gerçek bir kavram kanıtıdır” diyor. “Bu, yapay zekayı ışık hızında eğitebileceğimiz bir geleceğe doğru atılmış bir adım.”
Gelecekteki Yönelimler
Mevcut çalışma, makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan esnek bir fonksiyon ailesi olan polinomlara odaklanırken, ekip yaklaşımlarının gelecekte üstel veya ters fonksiyonlar gibi daha da güçlü işlemleri mümkün kılabileceğine inanıyor. Bu da büyük dil modellerinin eğitimi gibi büyük ölçekli görevlerin üstesinden gelen fotonik sistemlerin önünü açacaktır.
Platform, ısı üreten elektronik parçaların yerine düşük enerjili optik bileşenler kullanarak yapay zeka veri merkezlerindeki enerji tüketimini azaltmayı ve makine öğreniminin ekonomisini dönüştürmeyi de vaat ediyor.
Liang, “Bu, elektroniğe ciddi bir alternatif olarak fotonik hesaplamanın başlangıcı olabilir” diyor. “Penn, dünyanın ilk dijital bilgisayarı olan ENIAC’ın doğduğu yerdir – bu çip fotonik ENIAC’a doğru atılan ilk gerçek adım olabilir.”
Kaynak: https://scitechdaily.com