Производители беспилотных автомобилей и дронов пытаются впихнуть в свои машины все больше вычислительной мощности, но широко распространенные процессоры не лучший выбор для такого рода задач, потому что потребляют много энергии и обрабатывают данные недостаточно быстро, пишет MIT Technology Review.

Эти ограничения могут вызвать ошибки и задержки — которые раздражают, когда ждешь результатов расчетов, но могут привести к гораздо более серьезным последствиям, если речь идет об управлении автомобилем. И ситуация лишь ухудшается: по данным OpenAI, объем вычислительной мощности, необходимый для обучения крупнейших ИИ-моделей, удваивается каждые 3,5 месяца.

«Кремниевая долина обещала нам ИИ-реальность в духе „Звездного пути“ еще годы назад, но она до сих пор не наступила», — сказал глава Luminous Маркус Гомес. Его компания видит ответ в лучах света, которые направляет через крошечные волноводы на своих микрочипах. Используя различный цвет, они передают множество частиц данных одновременно, эффективнее, чем привычные электронные чипы.

Способность быстро переносить очень большой объем информации означает, что оптические процессоры идеально подходят для осуществления крупномасштабных вычислений для ИИ. Также они расходуют намного меньше энергии.

Нынешний прототип, созданный стартапом, на три порядка более энергоэффективен, чем новейшие ИИ-чипы.

Luminous и ее конкурентам — Lightmatter или Lightelligence — предстоит преодолеть ряд затруднений. Например, придумать, как эффективно управлять многочисленными оптическими устройствами. Для этого понадобится куча нового оборудования, от лазеров до электро-оптических модуляторов. Однако Гейтс и другие инвесторы верят, что Гомес и его коллеги смогут преодолеть эти трудности и раскроют истинный потенциал искусственного интеллекта.

Около года назад американские ученые создали оптическую нейросеть из волноводов размером 800 на 400 нм и добились сложной маршрутизации сигналов. Система научилась успешно распознавать изображения цифр и предметов одежды.