Les chercheurs affirment; Le traitement basé sur les photons permet une machine plus complexe

Une analyse récente de chercheurs de l’Université George Washington a déclaré qu’une IA plus puissante peut être créée en utilisant la lumière plutôt que l’électricité.

L’article de recherche publié dans le Journal Applied Physics Reviews indique que la lumière peut être utilisée pour effectuer les calculs requis par un réseau neutre. Les réseaux neutres sont conçus pour reconnaître les modèles. En outre, ils peuvent interpréter les données sensorielles en utilisant une sorte de perception de la machine conçue pour étiqueter l’entrée brute.

La nouvelle méthode proposée est en fait basée sur le tenseur photonique. Ce noyau peut effectuer des multiplications de matrices en parallèle, améliorant la vitesse et l’efficacité des paradigmes actuels d’apprentissage en profondeur.

On peut dire que la nouvelle méthode est conçue pour améliorer la vitesse et l’efficacité des travaux neutres en apprentissage automatique.

Auparavant, les processeurs d’apprentissage automatique n’étaient pas en mesure d’effectuer plusieurs opérations car la puissance n’était pas suffisante. Il y avait une autre limitation à ce moment-là dans les réseaux neutres qu’ils effectuaient lentement pour transecter les données électroniques entre le processeur et la mémoire.

Ce que les chercheurs découvrent en fait, c’est un moyen d’améliorer cela – ils ont découvert qu’en utilisant des photons dans des unités de traitement à réseau neutre (tenseur), ces limitations peuvent être surmontées.

Mario Miscuglio, un chercheur de l’équipe, a expliqué, «que les plates-formes photoniques intégrées qui intègrent une mémoire optique efficace peuvent obtenir les mêmes opérations qu’une unité de traitement tenseur, mais elles consomment une fraction de la puissance et ont un débit plus élevé. Lorsqu’elles sont correctement formées, [les plates-formes] peuvent être utilisées pour effectuer des interférences à la vitesse de la lumière ».