פוטוניקה ו-AI: מהפכה בעיצוב חומרה ובביצועים

חוקרי MIT ואוניברסיטת ווטרלו מפתחים כלי AI לעיצוב מעגלים פוטוניים משפה טבעית

חוקרים מ-MIT ואוניברסיטת ווטרלו פיתחו כלי חדשני הממיר הוראות בשפה טבעית לתוכניות מעגלים פוטוניים באמצעות מודל בינה מלאכותית (LLM). המערכת פועלת בארבעה שלבים עיקריים:

1. מודל ה-LLM מייצר סכימה ראשונית מתיאור מילולי.
2. סוכן שני מרכיב עיצוב מורכב מרכיבים מוכחים.
3. מודל אלגוריתמי ממיר את התוכנית לקובץ בינארי.
4. אלגוריתם וידוא מדמה את פעולת המעגל.

בבדיקות עם מודלים של Google, OpenAI, NVIDIA ואחרים, Gemini 2.5 ו-Claude Opus 4 הראו את הביצועים הטובים ביותר. עם זאת, המערכת עדיין מתקשה בפענוח היררכיות מורכבות במעגלים.

שבבים פוטוניים סיניים: מהירים עד פי 100 ממעבדי GPU במשימות AI ייעודיות

מחקרים מאוניברסיטת צינג-הואה ואוניברסיטת שאנגחאי חושפים פריצת דרך חומרתית:

• שבב ACCEL המשלב רכיבים פוטוניים ואלקטרוניים אנלוגיים.
• מיוצר בטכנולוגיית ייצור ותיקה, אך משיג תפוקה של פֶּטָאפְלוֹפְּס (10^15 חישובים בשנייה).
• LightGen מציג למעלה משני מיליון נוירונים פוטוניים לעיבוד אופטי מלא.

בבדיקות מעבדה ייעודיות:

• ביצועי עיבוד תמונה ווידאו מהירים פי 100 מ-NVIDIA A100.
• צריכת אנרגיה נמוכה משמעותית בעת ביצוע משימות כמו:
  • יצירת תמונות
  • ניקוי רעשים דיגיטליים
  • שינוי סגנונות חזותיים

מגבלות ואתגרים:

• המערכות הפוטוניות מצטיינות רק במשימות ספציפיות ואינן מהוות תחליף מלא למעבדי GPU.
• הביצועים נמדדו בסביבת מעבדה מבוקרת – עדיין אין יישום מסחרי.
• נדרשת התאמת אלגוריתמים לארכיטקטורת העיבוד האופטית.

חוקרים מעריכים שבעתיד, שילוב בין כלי עיצוב אוטומטיים (כמו זה של MIT) לחומרה פוטונית עשוי לחולל מהפכה בתעשיית התקשורת ועיבוד המידע.