BEİJİNG, 3 Kasım (Xinhua) -- Tsinghua Üniversitesi'nden Çinli araştırmacılar, bilgisayarlı görü görevlerini mevcut çiplerden daha yüksek hız ve enerji verimliliğiyle işleyebilen tamamen analog bir fotoelektronik çip geliştirdi.
Analogdan dijitale dönüştürme temelli mevcut teknolojilere alternatif sunan keşif, Nature dergisinde yayımlandı.
Analog ve dijital sinyaller, bilgi taşıyan iki sinyal türü. Analog sinyaller, tıpkı bir görüntüyü oluşturan ışık ışınlarında olduğu gibi sürekli değişkenlik gösterirken, dijital sinyaller ise tıpkı ikili sayı sisteminde olduğu gibi süreklilik göstermeyen niteliktedir.
Görüntü tanıma ve nesne algılama gibi görü temelli bilgi işlem görevlerinde çevreden gelen sinyaller analog olduğundan, bir veri setindeki örüntü ve ilişkileri tanımak üzere eğitilmiş sistemler olan yapay zeka sinir ağları tarafından işlenmek üzere dijital sinyallere dönüştürülmeleri gerekir. Bununla birlikte, analogdan dijitale dönüşüm, zaman ve enerji tüketirken, sinir ağı performansının hızını ve verimliliğini de kısıtlar. Analog ışık sinyallerini kullanan fotonik hesaplama ise bu sorunu çözmeye yönelik en umut verici yaklaşımlardan biri olma özelliğini taşıyor.
Araştırmacılar bu yeni çalışmada, hem foton formunda bulunan ışığın hem de elektrik akımlarında bulunan elektronların avantajlarından tamamen analog şekilde yararlanmak amacıyla entegre bir fotoelektronik işlemci tasarladı. Elde edilen sonuç, "elektronik hesaplamayı ve ışık hesaplamasını birleştiren tamamen analog çip" ya da ACCEL olarak adlandırıldı.
Tsinghua ekibinde yer alan araştırmacı Fang Lu, "Analogdan dijitale dönüşümün dezavantajlarından kaçınarak ve güç tüketimi ile hız konusundaki açmazı çözerek, tamamen analog sinyaller altında ışık ve elektriğin avantajlarını en üst düzeye çıkardık" dedi. Testler, ACCEL'in nesneleri dijital sinir ağlarınınkine benzer bir hassasiyetle tanıyıp sınıflandırabildiğini gösterdi. ACCEL ayrıca, günlük yaşamdan çeşitli sahnelerin yüksek çözünürlüklü görüntülerini, birinci sınıf grafik işleme biriminden 3.000 kat daha hızlı ve 4 milyon kat daha az enerji tüketerek sınıflandırdı.
Nature bilim dergisinin editörleri tarafından yapılan değerlendirmede, ekibin enerji açısından maliyetli olan analogdan dijitale dönüştürücülere yönelik ihtiyacı en aza indirdiği belirtildi.
Değerlendirmede, "Yüksek enerji verimliliğine sahip yapay zeka donanımına yönelik bu yeni ve faydacı yaklaşım, hem elektronik hem de fotonik hesaplama teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanıyor" ifadeleri yer aldı. Fang, ultra düşük güç avantajının, çip ölçeklendirmedeki ısınma sorununda ilerleme kaydedilmesine yardımcı olacağını ve gelecekte çip tasarımında çığır açma potansiyeline sahip olduğunu vurguladı. Tsinghua Üniversitesi Bilgi Bilimi ve Teknoloji Fakültesi Direktörü Dai Qionghai ise ekibin prototip bir çip geliştirdiğini ve daha geniş uygulama alanları için genel kullanıma uygun bir yapay zeka çipi üretmek üzere çalışacağını ifade etti.