Satu Miliar Kali Lebih Cepat: Neuron Laser Menyalakan Masa Depan AI
Para peneliti telah merekayasa neuron buatan berbasis laser yang mensimulasikan fungsi kompleks dari neuron bertingkat biologis, memproses data dengan kecepatan satu miliar kali lebih cepat daripada kecepatan alaminya.
Inovasi ini dapat merevolusi AI dan komputasi dengan memungkinkan pemrosesan data ultracepat dan penghematan energi yang signifikan.
Neuron Buatan Berbasis Laser
Para ilmuwan telah menciptakan neuron buatan berbasis laser yang mereplikasi fungsi, dinamika, dan kemampuan pemrosesan data dari neuron bertingkat biologis. Beroperasi pada kecepatan pemrosesan sinyal 10 GBaud — sekitar satu miliar kali lebih cepat dibandingkan teknologi aslinya — teknologi inovatif ini dapat mendorong kemajuan besar dalam bidang teknologi. kecerdasan buatan dan sistem komputasi canggih.
Neuron biologis hadir dalam berbagai jenis, termasuk neuron bertingkat, yang memproses informasi melalui perubahan terus-menerus pada potensi membran untuk transmisi sinyal yang tepat dan bernuansa. Sebaliknya, neuron spiking menggunakan potensial aksi semua atau tidak sama sekali, mengirimkan sinyal secara biner, aktif atau tidak aktif.
Kemajuan dalam Neuron Fotonik
“Neuron tingkat laser kami mengatasi keterbatasan kecepatan neuron spiking versi fotonik saat ini dan memiliki potensi untuk operasi yang lebih cepat,” kata pemimpin tim peneliti Chaoran Huang dari Chinese University of Hong Kong. “Dengan memanfaatkan dinamika nonlinier seperti neuron dan pemrosesan cepat, kami membangun sistem komputasi reservoir yang menunjukkan kinerja luar biasa dalam tugas-tugas AI seperti pengenalan pola dan prediksi urutan.”
Di dalam OptikJurnal Optica Publishing Group untuk penelitian berdampak tinggi, para peneliti melaporkan bahwa neuron bertingkat laser kuantum-dot berbasis chip mereka dapat mencapai kecepatan pemrosesan sinyal 10 GBaud. Mereka menggunakan kecepatan ini untuk memproses data dari 100 juta detak jantung atau 34,7 juta gambar digital tulisan tangan hanya dalam satu detik.
“Teknologi kami dapat mempercepat pengambilan keputusan AI dalam aplikasi-aplikasi penting dengan tetap mempertahankan tingkat efisiensi yang tinggi ketepatan,” kata Huang. “Kami berharap integrasi teknologi kami ke dalam perangkat komputasi edge – yang memproses data di dekat sumbernya – akan memfasilitasi sistem AI yang lebih cepat dan lebih cerdas sehingga dapat melayani aplikasi dunia nyata dengan lebih baik dan mengurangi konsumsi energi di masa depan.”
Mengatasi Keterbatasan Neuron Spiking Fotonik
Neuron buatan berbasis laser, yang dapat merespons sinyal masukan dengan cara meniru perilaku neuron biologis, sedang dieksplorasi sebagai cara untuk meningkatkan komputasi secara signifikan berkat kecepatan pemrosesan data yang sangat cepat dan konsumsi energi yang rendah. Namun, sebagian besar yang dikembangkan sejauh ini adalah neuron spiking fotonik. Neuron buatan ini memiliki kecepatan respons yang terbatas, dapat kehilangan informasi, dan memerlukan sumber laser dan modulator tambahan.
Batasan kecepatan neuron spiking fotonik berasal dari fakta bahwa mereka biasanya bekerja dengan menyuntikkan pulsa masukan ke bagian penguatan laser. Hal ini menyebabkan penundaan yang membatasi seberapa cepat neuron dapat merespons. Untuk neuron bertingkat laser, para peneliti menggunakan pendekatan berbeda dengan menyuntikkan sinyal frekuensi radio ke bagian penyerapan jenuh laser kuantum dot, yang menghindari penundaan ini. Mereka juga merancang bantalan frekuensi radio berkecepatan tinggi untuk bagian penyerapan jenuh guna menghasilkan sistem yang lebih cepat, sederhana, dan lebih hemat energi.
“Dengan efek memori yang kuat dan kemampuan pemrosesan informasi yang luar biasa, satu neuron bertingkat laser dapat berperilaku seperti jaringan saraf kecil,” kata Huang. “Oleh karena itu, bahkan satu neuron bertingkat laser tanpa koneksi kompleks tambahan pun dapat bekerja pembelajaran mesin tugas dengan kinerja tinggi.”
Komputasi Reservoir Berkecepatan Tinggi
Untuk lebih mendemonstrasikan kemampuan neuron bertingkat laser, para peneliti menggunakannya untuk membuat sistem komputasi reservoir. Metode komputasi ini menggunakan jenis jaringan tertentu yang dikenal sebagai reservoir untuk memproses data yang bergantung pada waktu seperti yang digunakan untuk pengenalan suara dan prediksi cuaca. Dinamika nonlinier seperti neuron dan kecepatan pemrosesan yang cepat dari neuron bertingkat laser menjadikannya ideal untuk mendukung komputasi reservoir berkecepatan tinggi.
Dalam pengujian, sistem komputasi reservoir yang dihasilkan menunjukkan pengenalan pola dan prediksi urutan yang sangat baik, khususnya prediksi jangka panjang, di berbagai aplikasi AI dengan kecepatan pemrosesan tinggi. Misalnya, ia memproses 100 juta detak jantung per detik dan mendeteksi pola aritmia dengan akurasi rata-rata 98,4%.
“Dalam penelitian ini, kami menggunakan satu neuron bertingkat laser, namun kami percaya bahwa rangkaian neuron bertingkat laser akan lebih membuka potensinya, sama seperti otak memiliki miliaran neuron yang bekerja bersama dalam jaringan,” kata Huang. “Kami berupaya meningkatkan kecepatan pemrosesan neuron bertingkat laser kami sekaligus mengembangkan arsitektur komputasi reservoir dalam yang menggabungkan neuron bertingkat laser.”
Referensi: “Neuron bertingkat laser terintegrasi memungkinkan komputasi reservoir berkecepatan tinggi tanpa loop umpan balik” oleh Chaoran Huang, Ting Wang, Jiawei Wang, Dongliang Wang, Zihao Wang, Bo Yang dan Yikun Nie, 19 Desember 2024, Optik.
DOI: 10.1364/OPTICA.537231
