MITは、人工知能の素晴らしいチップで6G時代に光をもたらします

データフローが爆発的な速度で増加し、迅速な処理の必要性がこれまで以上に緊急になる時期に、MITの研究者は革新的な提案を受け取ります。 ai Light -Timeチップと実際のワイヤレス信号でのプロセスにより、テクノロジーを6G ERAに1つのステップに近づけます。

イノベーションが呼ばれます マフトオン （乗算的アナログ周波数変換光ニューラルネットワーク）そして、まったく新しいタイプのアナログビジュアルニューロンネットワークです。チップが処理されます radiofrequencies（RF） アナログ形式では、デジタル化を必要とせずに。臨床検査では、彼はなんとか95％に達した構成のパターンを正確に分類し、約400万の乗算と蓄積行為を実行して、MNISTデータベースから手書きの数字を特定しました。

そのような必要性 テクノロジー それはますます不可欠になっています。または エドホルムの法律 透過率と帯域幅の必要性の両方が指数関数的に増加すると予測しています。同時に、深い学習ニューラルネットワークは膨大な計算能力を消費しますが、ムーアの法則は、計算能力の指数関数的な増加を説明していますが、ブレーキをかけているようです。このギャップは、Maft-Onのような革新をカバーするために求められています。

新しいチップの最大の利点の1つは 信号を周波数範囲に変換します デジタル処理の前。ニューロンネットワークの各層は、同じ視覚プロセッサ内で線形コンピューティング操作と非線形コンピューティング操作の両方を実行します。によると ロナルドデイビスIII、2024年にMITの博士号を取得して卒業したチームは、なんとか適合しました 単一のデバイス内の10,000の人工ニューロン、単一の光線で計算を行います。

この処理の速度は印象的です：「ダウンロード」は1つだけです 120、システムは85％の精度を達成しましたが、追加の測定値はほとんど99％を超えました。 Davisが説明するように、測定値が多いほど精度が高まります。マフトオンがナノ秒で動作しているため、時間のコストはほぼゼロです。

人工知能の古典的なデジタルチップに関連して、新しいもの 光子プロセッサ についてです 100倍高速、エネルギーを大幅に減らしながら。そうです 小さく、軽量で経済的、スマート周辺デバイスへの統合に最適な機能であり、信号を動的に調整して干渉を減らし、伝送速度を上げます。

として Dirk Englund、電気技師の教授と研究責任者、

ワイヤレス信号を分析する機能を備えたネットワークの周辺にあるデバイスから利益を得ることができるアプリケーションが多すぎます。私たちの仕事は、人工知能のためのリアルタイムの新しい視野と信頼できるアプリを開きます。それは非常に有望な分野の始まりに過ぎません。

しかし、視点はそこで止まりません。チップは、通信エリアを越えて使用できます。例えば、 自動車 ほぼ瞬時に反応する可能性があります ペースメーカー 前例のない精度と速度で心臓の機能を継続的に監視します。

MITのチームは現在、組み込む予定です 多重テクニック さらに大きな計算能力を得るだけでなく、チップの設計を調整して、より厳しい人工知能のモデルをサポートするようにします。 トランス そして 素晴らしい言語モデル。

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