Среда, 21 февраля, 2024
ДомойТехнологииОсвещая путь: революционный переход к оптическим процессорам искусственного интеллекта

Освещая путь: революционный переход к оптическим процессорам искусственного интеллекта

- Advertisement -

Натан Янгблад, доцент Питтсбургского университета, получил гранты от NSF и AFOSR на продолжение своих исследований в области оптических вычислений и материалов с фазовым переходом. Его работа направлена ​​на устранение ограничений современного вычислительного оборудования путем разработки более эффективных, надежных и быстрых оптических вычислительных систем. Это исследование обещает не только повысить вычислительную мощность ИИ, но и повысить скорость и эффективность современных вычислительных систем. Фото: SciTechDaily.com

Натан Янгблад из Питтсбургского университета является пионером в области оптических вычислений для повышения эффективности искусственного интеллекта и вычислений, при поддержке значительных грантов и сосредоточении усилий на создании разнообразной технологической рабочей силы.

Экспоненциальный спрос на высокую вычислительную мощность намного превышает возможности современных электронных систем; однако инженеры Питтсбургского университета проливают свет на новые решения.

Натан Янгблад, главный исследователь и доцент кафедры электротехники и вычислительной техники Инженерной школы Суонсона Питта, получил премию в размере 552 166 долларов США за развитие карьеры от Национального научного фонда (NSF) и награду в размере 449 240 долларов США от Управления научных исследований ВВС (AFOSR). ) в рамках Программы молодых исследователей (YIP), чтобы продолжить свою новаторскую работу в области материалов с фазовым переходом и оптических вычислений.
«Доктор. Янгблад — восходящая звезда и один из лучших молодых исследователей, ученых и преподавателей в Pitt Engineering», — сказал Алан Джордж, заведующий кафедрой R&H Mickle Endowed Chair, профессор электротехники и вычислительной техники и основатель SHREC. «Два его последних достижения — премия CAREER Award и премия молодого исследователя AFOSR — поистине исключительны, и мы так гордимся им и воодушевлены его растущей исследовательской программой и группой студентов».

Оптические вычисления, также называемые фотонными вычислениями, оказались более перспективными по сравнению с обычным оборудованием, поскольку используют световые волны, создаваемые лазерами или другими источниками, для хранения, обработки данных или передачи данных для вычислений. Однако современные технологии ограничивают его практичность.

Получив эти награды, Янгблад будет исследовать два разных подхода к повышению скорости, надежности и эффективности оптических вычислений. Первый подход фокусируется на использовании волновой природы света для повышения эффективности оптических вычислений, а второй — на улучшении оптической памяти для увеличения производительности вычислений.

Вычисления в мире искусственного интеллекта

В качестве награды CAREER Award Янгблад сосредоточится на разработке высокоэффективного оптического вычислительного оборудования для решения важнейших задач искусственного интеллекта (ИИ).

«Поскольку услуги приложений искусственного интеллекта продолжают становиться все более заметными, нам нужны вычислительные мощности, чтобы иметь возможность их поддерживать», — сказал Янгблад. «В современных компьютерах произошли заметные достижения, но повышение эффективности традиционного оборудования не может идти в ногу с этими жадными до данных системами. Оптические вычисления делают это возможным».

Когда современные вычислительные методы пытаются удовлетворить потребности ИИ, создается нежелательное тепло из-за огромных объемов данных, перемещающихся с высокой скоростью по металлическим проводам процессора.

«У фотонов нет такой проблемы с нагревом, поэтому вы можете обрабатывать данные гораздо быстрее, используя свет», — объяснил Янгблад. «Однако сейчас оптические процессоры недостаточно мощны, точны и эффективны, чтобы быть по-настоящему полезными для ИИ».

Благодаря финансированию через Pitt’s Momentum Funds, Янгблад смог получить первоначальный стартовый грант и предварительные данные для своей премии CAREER.

«Я невероятно благодарен Питту за помощь в начале этого исследования», — сказал Янгблад.

Обновление в современных вычислениях

Совершенно очевидно, что современные вычислительные системы достигли своего предела.

Существующему компьютерному оборудованию препятствует перемещение данных между памятью и процессорными ядрами, что снижает скорость вычислений и приводит к нежелательному нагреву машины.

В рамках программы Young Investigator компания Youngblood создаст фотонное оборудование, которое позволит вычислениям происходить в самом массиве оптической памяти, радикально сокращая перемещение данных. Его лаборатория будет проводить исследования по трем основным направлениям: повышение эффективности, надежности и повторяемости электрически программируемой фотонной памяти с фазовым изменением; разработка полностью аналоговых многослойных фотонных сетей для быстрых и эффективных вычислений; и демонстрация многослойного, полностью аналогового фотонного ускорителя в памяти на кристалле.

Результаты этой работы будут способствовать разработке новых материалов для реконфигурируемых фотонных устройств и интеграции этих компонентов в оптоэлектронные вычислительные системы.

«Ожидается, что полученная платформа окажет значительное влияние на приложения ВВС, требующие вычислений со сверхмалой задержкой, распознавания целей и автономной навигации, где существует острая потребность в чрезвычайно высокоскоростной обработке информации», — сказал Янгблад.

Проект «Фотонные ускорители в памяти для эффективных вычислений с малой задержкой» является частью суммы в 21,5 миллиона долларов, предоставляемой получателям YIP, которые получают трехлетние гранты в размере до 450 000 долларов США. Отобранные лица должны продемонстрировать исключительные способности и надежду на проведение фундаментальных исследований, актуальных для Департамента ВВС.

Помимо научного вклада в следующий шаг в области оптических и современных вычислений, награда «КАРЬЕРА» Янгблада также поможет ему подготовить разнообразную рабочую силу в сфере высоких технологий в районе Большого Питтсбурга. Инициативы включают в себя создание доступных образовательных инструментов, знакомящих студентов с приложениями нанотехнологий в области искусственного интеллекта, проведение семинаров по STEM в сотрудничестве с информационно-пропагандистской программой Питта (LEAD) и наставничество студентов-исследователей в рамках летней исследовательской программы Питта EXCEL. Добровольные оценки будут измерять результаты образования, обеспечивая количественные показатели более широкого воздействия проекта на разнообразие рабочей силы и инновации в области искусственного интеллекта.

Исходная ссылка

- Advertisement -

Популярное по теме