שני פריצות דרך במחשוב: שבב פוטוני ונוירומורפי לחיסכון באנרגיה

פיתוחים פורצי דרך במחשוב ו-AI: משבבי קשת לעיבוד בדומה למוח

שני פיתוחים מדעיים עדכניים מציעים פתרונות חדשניים לאתגרי האנרגיה והביצועים של מערכות בינה מלאכותית – האחד פוטוני והשני נוירומורפי.

שבב ה'קשת על שבב'

חוקרים מאוניברסיטת קולומביה ועמיתיהם דיווחו על תגלית מפתיעה: שבב פוטוני חדש שיכול לשדר נתונים באמצעות טווח מלא של צבעי לייזר (קשת/Comb Frequency), וכל זאת במקרה! השבב פותח במקור לשיפור טכנולוגיית הלידאר, אך במהלך הניסויים הבינו החוקרים כי הוא מסוגל לפצל אור לייזר 'מבולגן' ממקור רב-אופן (Multimode) למספר תדרים יציבים ומדויקים.

• איך זה עובד? הטכנולוגיה משתמשת ב-"נעילה עצמית" (Self-Injection Locking) לתיקון ולמיקוד האור, תוך שימוש במחזירים (Resonators) זעירים המשולבים בשבב סיליקון.
• יתרונות: התקן בגודל מיקרומטרי זה מאפשר העברת נתונים במקביל על גבי תדרים שונים, בהספק גבוה ובחיסכון אנרגטי משמעותי לעומת סיבים אופטיים מסורתיים.
• יישומים עתידיים: החל ממרכזי נתונים חסכוניים לאחסון ועיבוד AI, ועד ספקטרומטרים ניידים ומערכות לידאר מדויקות.

"זו טכנולוגיה שמביאה מקורות אור מעבדתיים אל העולם האמיתי" הסביר ד"ר אנדרס חיל-מולינה, אחד החוקרים.

המחשב הנוירומורפי שמחקה את המוח

צוות מאוניברסיטת טקסס בדאלאס, בשיתוף TI ואיוורספין, הציג אב טיפוס של מחשב נוירומורפי המבוסס על טכנולוגיית MTJ - צומת מנהרה מגנטי:

• עקרון הפעולה: המערכת מיישמת את חוק הֶב - "נוירונים שיורים יחד מחווטים יחד" - ומחזקת קשרים סינפטיים בין רכיבים דיגיטליים כאשר הם מופעלים בסנכרון.
• יתרונות: בניגוד ל-AI מסורתי הדורש אימון אינטנסיבי במיליוני דוגמאות, המערכת לומדת דפוסים עם פחות חישובים ופחות אנרגיה.
• האתגר הבא: החוקרים עובדים כעת על קנה מידה גדול יותר עבור הטכנולוגיה.

"זו דרך חדשה לבנות מחשבים בהשראת המוח, שיכולים ללמוד בעצמם מבלי לצרוך כמויות אנרגיה אדירות" אמר ד"ר ג'וזף פרידמן, ראש המחקר.

שני הפיתוחים הללו מסמנים כיוון מדעי ברור: חיפוש אחר ארכיטקטורות מחשוב חלופיות שיפחיתו את טביעת הרגל האנרגטית של ה-AI תוך שיפור הביצועים.