Pennsylvania Üniversitesi’nden araştırmacılar, elektrik yerine ışık kullanan yeni bir bilgisayar çipi geliştirdi. Çip, yapay zeka modellerinin eğitimini iyileştirerek veri transferinin hızını artırıyor ve daha az elektrik tüketiyor.

ABD’li araştırmacılar, ışıkla çalışan hacklenemez bir çip geliştirdi

Profesör Nader Enghata liderliğindeki ekip, matematiksel hesaplamaları ışık kullanarak gerçekleştirebilen, veri aktarım hızını ve enerji verimliliğini önemli ölçüde artıran silikon-fotonik (SiPh) bir çip tasarladı.

Çip, özellikle yapay zekânın ilerlemesi alanında büyük bir potansiyele sahip. Büyük hesaplama gücü gerektiren yapay zeka modellerinin katlanarak büyümesiyle birlikte, geleneksel bilgi işlem sistemleri gereksinimleri verimli bir şekilde karşılamakta zorlanıyor ve bu da önemli miktarda enerji tüketimine yol açıyor. SiPh çipi, hesaplamalar için ışığın hızından yararlanarak bu zorluğa bir çözüm sunuyor.

Çipin tasarımı, modern yapay zeka modellerinin bel kemiği olan sinir ağlarını geliştirmek için çok önemli bir temel matematiksel işlem olan vektör-matris çarpımlarını gerçekleştirmek üzerine inşa edilmiş. Donanım, silikondan yararlanarak, yaygın olarak benimsenmesi için hızla seri üretime geçme potansiyeline de sahip. Araştırmacılar, ışığın yayılmasını kontrol etmek için çipin yapısını stratejik olarak değiştirdiler ve hassas hesaplamalar yaptılar.

Doğurganlık için önemli keşif! UV etkisi

Bilim insanlığı sperm kalitesi artırma tedavisi için UV ışın kullandı. Ortaya çıkan sonuçlar ise doğurganlık artışı için umut vaat ediyor.

SiPh çipi, veri gizliliği endişelerini gideren gelişmiş güvenlik özelliklerine de sahip. Birden fazla hesaplamayı paralel olarak gerçekleştirebilme özelliği, işlemler sırasında hassas bilgilerin çalışma belleğinde saklanması ihtiyacını ortadan kaldırarak bilgisayar korsanlığı riskini azaltıyor. Bu da onu ‘hacklenemez’ bir çip haline getiriyor.

Pratiklik açısından SiPh çipi, ticari bir dökümhane aracılığıyla üretimden geçerek hemen kullanıma hazır hale geldi. Araştırmada yer alan doçent Firooz Aflatouni, çipin yapay zeka modeli eğitimi ve sınıflandırma görevlerinde yaygın olarak kullanılan grafik işlem birimlerine uygun bir alternatif olacağını öngörüyor. Dahası, çipin mevcut altyapı ile uyumluluğu, onu gelişmiş hesaplama yetenekleri arayan yapay zeka şirketleri için sorunsuz bir entegrasyon haline getiriyor.

Nature Photonics dergisinde yayınlanan bu araştırma bulgularını dilerseniz siz de inceleyebilirsiniz. Siz ne düşünüyorsunuz? Düşüncelerinizi yorumlar kısmından bizlerle paylaşmayı lütfen unutmayın.